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Enregistrement W3210496126 · doi:10.5281/zenodo.3583091

fMRI dataset for: Cognitive control of orofacial motor and vocal responses in the ventrolateral and dorsomedial human frontal cortex

2019· dataset· en· W3210496126 sur OpenAlexaff
Kep Kee Loh, Emmanuel Procyk, Rémi Neveu, Franck Lamberton, William D. Hopkins, Michael Petrides, Céline Amiez

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontal cortexCognitionNeurosciencePsychologyMotor cortexVentrolateral prefrontal cortexAudiologyCognitive psychologyMedicinePrefrontal cortex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OVERVIEW 19 subjects underwent three functional magnetic resonance imaging (fMRI) sessions in which they performed a visuo-motor conditional associative learning task and the appropriate control task with different motor responses: orofacial acts (mouth movements), vocal acts, i.e. both nonspeech and speech vocalizations, and -as a control- manual acts (button presses). In each learning task block, subjects first learnt the correct conditional relations between three different motor responses and visual stimuli based on the nonspeech vocal or speech vocal feedback provided (learning phase), and subsequently executed the learnt associations (post-learning phase). In each control task block, subjects performed an instructed response to three possible visual stimuli, i.e. the visual and motor aspects of the task were identical to those in the conditional task, but critically, no cognitive selection based on pre-learned cognitive if-then rules, or feedback-driven adaptation were required in the control task. DATA ORGANIZATION The BrocaMCC data (data.zip) is organised by subjects. Each subject folder contains: An “anat" folder which contains the raw anatomical T1 scans (.nii). An “func” folder which contains three subfolders (manual, vocal, orofacial) corresponding to three experimental sessions. The functional MRI data (4-6runs;.nii format) associated with each session can be found in the respective condition subfolder. A “behavior” folder that contains three subfolders (manual, vocal, orofacial) corresponding to three experimental sessions. The behavioural data, in the form log files that are generated by Presentation, can be found in the respective session folders. Each behavioural log file is associated with an experimental run (eg. XX_manualrun1.xlsx is associated with the fmri data of subject XX in run 1 of the manual condition). Each experimental run starts off with a short motor-mapping task followed directly by the experimental task (Please refer to the associated paper (https://doi.org/10.1073/pnas.1916459117) for more information on the task structure). Behavioral Data The subject initial, experimental session, and run number are captured in the filename of each logfile (e.g. XX_manual_run1.xls). The column “Code” informs of the event and the associated onset time can be found in the “Time” column. The various codes and their associated events are as follows: MRI pulses - “255” Motor-mapping task event onsets - “fixation”, “hand_movements”, “saccade_movements”, “mouth_movements”, “tongue_movements”, “vocal_responses”, “verbal_responses” Instruction screen indicating the start of a control block (visuomotormapping task) - “transM”, “transL” or “transR”. Instruction screen indicating the start of a learning block (conditional associative learning task) - “transCL”. Stimulus presentation - “question_XX" Sound feedback presentation Verbal (Speech) feedback - “fbcorrect_verbal”,"fberror_verbal”, “correctY”, “errorY”. Vocal (NonSpeech) feedback - “fbcorrect_vocal”,”fberror_vocal”, “correctR”, “errorR”. For more details about the data, please refer to: https://doi.org/10.1073/pnas.1916459117 or contact the authors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,051

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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