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Enregistrement W3204530178 · doi:10.1093/cercor/bhab367

Frontoparietal Anatomical Connectivity Predicts Second Language Learning Success

2021· article· en· W3204530178 sur OpenAlexafffund
Kaija Sander, Élise B. Barbeau, Xiaoqian J. Chai, Shanna Kousaie, Michael Petrides, Shari R. Baum, Denise Klein

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and MusicUniversity of OttawaMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence FundFonds de Recherche du Québec-Société et CultureCanada Research ChairsCentre for Research on Brain, Language and Music
Mots-clésNeurosciencePsychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is considerable individual variability in second language (L2) learning abilities in adulthood. The inferior parietal lobule, important in L2 learning success, is anatomically connected to language areas in the frontal lobe via the superior longitudinal fasciculus (SLF). The second and third branches of the SLF (SLF II and III) have not been examined separately in the context of language, yet they are known to have dissociable frontoparietal connections. Studying these pathways and their functional contributions to L2 learning is thus of great interest. Using diffusion MRI tractography, we investigated individuals undergoing language training to explore brain structural predictors of L2 learning success. We dissected SLF II and III using gold-standard anatomical definitions and related prelearning white matter integrity to language improvements corresponding with hypothesized tract functions. SLF II properties predicted improvement in lexical retrieval, while SLF III properties predicted improvement in articulation rate. Finer grained separation of these pathways enables better understanding of their distinct roles in language, which is essential for studying how anatomical connectivity relates to L2 learning abilities.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,999

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · 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.

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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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