Asymmetric information flow in brain networks supporting expressive language in childhood
Notice bibliographique
Résumé
Low-beta (13-23 Hz) event-related desynchrony (ERD), a neural signature of expressive language, lateralizes from bilateral to left hemisphere in development. In contrast, low-beta event-related synchrony (ERS), thought to reflect inhibition, lateralizes from bilateral to the right hemisphere across development. Using whole-brain directed connectivity analyses, we aimed to characterize hemispheric and regional contributions to expressive language, in childhood. We studied 80 children and adolescents, 4 to less than 19 years of age, performing covert auditory verb generation in magnetoencephalography. Outdegree, indegree, and betweenness centrality were used to differentiate regions acting as drivers, receivers, and bridging hubs, respectively. The number of suprathreshold connections significantly increased with age for delta band (p < .01). Delta outflow was mapped to left inferior frontal gyrus (IFG), while regions of right hemisphere, including right IFG, showed significant inflow. The right parietal cortex showed significant ERS, but without corresponding outdegree or indegree. Betweenness mapped to midline cortical and subcortical structures. Results suggest Broca's area develops a driving role in the language network, while Broca's homologue receives information without necessarily propagating it. Subcortical and midline hubs act as intrahemispheric relays. Findings suggest that Broca's homologue is inhibited during expressive language, in development.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».