Normal development of the brain: a survey of joint structural–functional brain studies
Notice bibliographique
Résumé
Joint structural-functional (S-F) developmental studies present a novel approach to address the complex neuroscience questions on how the human brain works and how it matures. Joint S-F biomarkers have the inherent potential to model effectively the brain's maturation, fill the information gap in temporal brain atlases, and demonstrate how the brain's performance matures during the lifespan. This review presents the current state of knowledge on heterochronous and heterogeneous development of S-F links during the maturation period. The S-F relationship has been investigated in early-matured unimodal and prolonged-matured transmodal regions of the brain using a variety of structural and functional biomarkers and data acquisition modalities. Joint S-F unimodal studies have employed auditory and visual stimuli, while the main focus of joint S-F transmodal studies has been resting-state and cognitive experiments. However, nonsignificant associations between some structural and functional biomarkers and their maturation show that designing and developing effective S-F biomarkers is still a challenge in the field. Maturational characteristics of brain asymmetries have been poorly investigated by the joint S-F studies, and the results were partially inconsistent with previous nonjoint ones. The inherent complexity of the brain performance can be modeled using multifactorial and nonlinear techniques as promising methods to simulate the impact of age on S-F relations considering their analysis challenges.
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 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 | 0,012 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».