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Enregistrement W4210852830 · doi:10.1101/2022.02.08.479385

Creativity in Verbal Associations is Linked to Semantic Control

2022· preprint· en· W4210852830 sur OpenAlexaff
Katya Krieger‐Redwood, Anna Steward, Zhiyao Gao, Xiuyi Wang, Ajay D. Halai, Jonathan Smallwood, Elizabeth Jefferies

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilRosetrees Trust
Mots-clésDefault mode networkPsychologySemantic memoryCreativityNeurocognitiveCognitionEpisodic memoryCognitive psychologySemantic networkWord (group theory)Control (management)Computer scienceNatural language processingSocial psychologyArtificial intelligenceLinguisticsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While memory is known to play a key role in creativity, previous studies have not isolated the critical component processes and networks. We asked participants to generate links between words that ranged from strongly related to completely unrelated in long-term memory, delineating the neurocognitive processes that underpin more unique versus stereotypical patterns of retrieval. Less creative responses to strongly associated word pairs were associated with greater engagement of episodic memory: in highly familiar situations, semantic and episodic stores converge on the same information. This pattern of retrieval was associated with greater engagement of core default mode network. In contrast, more creative responses to weakly associated word pairs were associated with the controlled retrieval of less dominant semantic information and greater recruitment of the semantic control network, which overlaps with the dorsomedial subsystem of default mode network. Consequently, although both creative/controlled and stereotypical/more automatic patterns of retrieval are associated with activation within default mode network, these processes show little overlap in activation. These findings show that creativity emerges from controlled aspects of semantic cognition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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