Emergence and organization of adult brain function throughout child development
Notice bibliographique
Résumé
Adult cognitive neuroscience has guided the study of human brain development by identifying regions associated with cognitive functions at maturity. The activity, connectivity, and structure of a region can be compared across ages to characterize the developmental trajectory of the corresponding function. However, developmental differences may reflect both the maturation of the function and also its organization across the brain. That is, a function may be present in children but supported by different brain regions, leading its maturity to be underestimated. Here we test the presence, maturity, and localization of adult functions in children using shared response modeling, a machine learning approach for functional alignment. After learning a lower-dimensional feature space from fMRI activity as adults watched a movie, we translated these shared features into the anatomical brain space of children 3-12 years old. To evaluate functional maturity, we correlated this reconstructed activity with children's actual fMRI activity as they watched the same movie. We found reliable correlations throughout cortex, even in the youngest children. The strength of the correlation in the precuneus, inferior frontal gyrus, and lateral occipital cortex predicted chronological age. These age-related changes were driven by three types of developmental trajectories: emergence from absence to presence, consistency in anatomical expression, and reorganization from one anatomical region to another. We also found evidence that the processing of pain-related events in the movie underwent reorganization across childhood. This data-driven, naturalistic approach provides a new perspective on the development of functional neuroanatomy throughout childhood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».