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Enregistrement W3201087945 · doi:10.1523/jneurosci.0037-21.2021

Cognitive and Neural State Dynamics of Narrative Comprehension

2021· article· en· W3201087945 sur OpenAlexaff
Hayoung Song, Bo‐yong Park, Hyunjin Park, Won Mok Shim

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesInstitute for Basic ScienceNational Research Foundation of Korea
Mots-clésNarrativeComprehensionCognitionDefault mode networkCognitive psychologyPsychologyCognitive scienceComputer scienceNeuroscienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Narrative comprehension involves a constant interplay of the accumulation of incoming events and their integration into a coherent structure. This study characterizes cognitive states during narrative comprehension and the network-level reconfiguration occurring dynamically in the functional brain. We presented movie clips of temporally scrambled sequences to human participants (male and female), eliciting fluctuations in the subjective feeling of comprehension. Comprehension occurred when processing events that were highly causally related to the previous events, suggesting that comprehension entails the integration of narratives into a causally coherent structure. The functional neuroimaging results demonstrated that the integrated and efficient brain state emerged during the moments of narrative integration with the increased level of activation and across-modular connections in the default mode network. Underlying brain states were synchronized across individuals when comprehending novel narratives, with increased occurrences of the default mode network state, integrated with sensory processing network, during narrative integration. A model based on time-resolved functional brain connectivity predicted changing cognitive states related to comprehension that are general across narratives. Together, these results support adaptive reconfiguration and interaction of the functional brain networks on causal integration of the narratives. SIGNIFICANCE STATEMENT The human brain can integrate temporally disconnected pieces of information into coherent narratives. However, the underlying cognitive and neural mechanisms of how the brain builds a narrative representation remain largely unknown. We showed that comprehension occurs as the causally related events are integrated to form a coherent situational model. Using fMRI, we revealed that the large-scale brain states and interaction between brain regions dynamically reconfigure as comprehension evolves, with the default mode network playing a central role during moments of narrative integration. Overall, the study demonstrates that narrative comprehension occurs through a dynamic process of information accumulation and causal integration, supported by the time-varying reconfiguration and brain network interaction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations70
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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