fMRI dataset for: Cognitive control of orofacial motor and vocal responses in the ventrolateral and dorsomedial human frontal cortex
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,051 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».