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Enregistrement W3133259965 · doi:10.1038/s41598-021-83373-z

Beta synchrony for expressive language lateralizes to right hemisphere in development

2021· article· en· W3133259965 sur OpenAlexaff
Vivek Sharma, Jennifer Vannest, Hansel M. Greiner, Hisako Fujiwara, Jeffrey R. Tenney, Brady J. Williamson, Darren S. Kadis

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthCincinnati Children's Hospital Medical Center
Mots-clésLateralization of brain functionMagnetoencephalographyPsychologyBETA (programming language)AudiologyDevelopmental psychologyNeuroscienceContext (archaeology)NeuroplasticityElectroencephalographyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A left perisylvian network is known to support language in healthy adults. Low-beta (13-23 Hz) event-related desynchrony (ERD) has been observed during verb generation, at approximately 700-1200 ms post-stimulus presentation in past studies; the signal is known to reflect increased neuronal firing and metabolic demand during language production. In contrast, concurrent beta event-related synchrony (ERS) is thought to reflect neuronal inhibition but has not been well studied in the context of language. Further, while low-beta ERD for expressive language has been found to gradually shift from bilateral in childhood to left hemispheric by early adulthood, developmental lateralization of ERS has not been established. We used magnetoencephalography to study low beta ERS lateralization in a group of children and adolescents (n = 78), aged 4 to less than 19 years, who performed covert verb generation. We found that the youngest children had bilateral ERD and ERS. By adolescence, low-beta ERD was predominantly left lateralized in perisylvian cortex (i.e., Broca's and Wernicke's regions), while beta ERS was predominantly right lateralized. Increasing lateralization was significantly correlated to age for both ERD (Spearman's r = 0.45, p < 0.01) and ERS (Spearman's r = - 0.44, p < 0.01). Interestingly, while ERD lateralized in a linear manner, ERS lateralization followed a nonlinear trajectory, suggesting distinct developmental trajectories. Implications to early-age neuroplasticity and neuronal inhibition are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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