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Enregistrement W3064197111 · doi:10.1101/2020.08.20.259846

A Precuneal Causal Loop Mediates External and Internal Information Integration in the Human Brain

2020· preprint· en· W3064197111 sur OpenAlexfundno aff
Duojia Lu, Ioannis Pappas, David Menon, Emmanuel A. Stamatakis

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIH Blueprint for Neuroscience ResearchNIHR Cambridge Biomedical Research CentreMcDonnell Center for Systems NeuroscienceNational Institutes of HealthNational Institute for Health and Care ResearchChina Scholarship CouncilRoyal College of AnaesthetistsMedical Research CouncilCambridge TrustCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésPrecuneusDefault mode networkENCODECognitionNeuroscienceDorsumPsychologyTask-positive networkBalance (ability)Cognitive psychologyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A bstract Human brains interpret external stimuli based on internal representations. One untested hypothesis is that the default-mode network (DMN) while responsible for internally oriented cognition can also encode externally oriented information. The unique neuroanatomical and functional fingerprint of the posterior part of the DMN supports a prominent role for the precuneus in this process. By utilising imaging data during two tasks from 100 participants, we found that the precuneus is functionally divided into dorsal and ventral subdivisions, each one differentially connecting to internally and externally oriented networks. The strength and direction of their connectivity is modulated by task difficulty in a manner dictated by the balance of internal versus external cognitive demands. Our study provides evidence that the medial posterior part of the DMN may drive interactions between large-scale networks, potentially allowing access to stored representations for moment to moment interpretation of an ever-changing environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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