The fronto‐parietal network is not a flexible hub during naturalistic cognition
Notice bibliographique
Résumé
The fronto-parietal network (FPN) is crucial for cognitively demanding tasks as it selectively represents task-relevant information and controls other brain regions. To implement these functions, it has been argued that it is a flexible hub that reconfigures its functional connectivity with other networks. This was supported by a study in which a set of demanding tasks were presented, that varied in their sensory features, comparison rules, and response mappings, and the FPN showed greater reconfiguration of functional connectivity between tasks than any other network. However, this task set was designed to engage the FPN, and therefore it remains an open question whether the FPN is in a flexible hub in general or only for such task sets. Using two freely available datasets (Experiment 1, N = 15, Experiment 2, N = 644), we examined dynamic functional connectivity during naturalistic cognition, while participants watched a movie. Many differences in the flexibility were found across networks but the FPN was not the most flexible hub in the brain, during either movie for any of two measures, using a regression model or a correlation model and across five timescales. We, therefore, conclude that the FPN does not have the trait of being a flexible hub, although it may adopt this state for particular task sets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».