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Enregistrement W3216798763 · doi:10.1101/2021.11.22.469533

Architecture of the Human Default Mode Network: Cytoarchitecture, Wiring and Signal Flow

2021· preprint· en· W3216798763 sur OpenAlexaff
Casey Paquola, Margaret Garber, Stefan Fraessle, Jessica Royer, Yigu Zhou, Shahin Tavakol, Raúl Rodríguez‐Cruces, Donna Gift Cabalo, Sofie L. Valk, Simon Eickhoff, Daniel S Margulies, Alan C. Evans, Karin Amunts, Elizabeth Jefferies, Jonathan Smallwood, Boris C. Bernhardt

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytoarchitectureDefault mode networkNeuroscienceHuman brainNeuroimagingSensory systemBiologyPsychologyCognitionCognitive scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The default mode network (DMN) is implicated in many aspects of complex thought and behavior. Here, we leverage post-mortem histology and in vivo neuroimaging to characterise the anatomy of the DMN to better understand its role in information processing and cortical communication. Our results show that the DMN is cytoarchitecturally heterogenous, containing cytoarchitectural types that are variably specialised for unimodal, heteromodal, and memory-related processing. Studying diffusion-based structural connectivity in combination with cytoarchitecture, we found the DMN contains regions receptive to input from sensory cortex and a core that is relatively insulated from environmental input. Finally, analysis of signal flow with effective connectivity models showed that the DMN is unique amongst cortical networks in balancing its output across the levels of sensory hierarchies. Together, our study establishes an anatomical foundation from which mechanistic accounts of the broad role the DMN plays in human brain function and cognition can be developed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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