Multivariate fNIRS response patterns to social information are increasingly discriminable from six to sixty months of age
Notice bibliographique
Résumé
Improving the geographic and economic inclusiveness of developmental neuroscience is an urgent concern, and functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is one tool extending the reach of neuroimaging beyond the communities closest to university laboratories. Where structural imaging facilities are unavailable, however, comparing fNIRS data across participants remains a challenge, especially as children’s head sizes vary widely with age. In this study, we describe a multivariate pattern analysis approach to describing fNIRS response patterns of infants and children (six- to sixty-months-old) from a low-income neighborhood of Dhaka, Bangladesh while they participated in a social cognition experiment (Perdue et al., 2019, Developmental Science). Instead of comparing the magnitude of hemodynamic responses in anatomical regions of interest, we use all channels simultaneously to compare changes in the discriminability between stimulus classes longitudinally over time (6-24 months, 36-60 months) and between groups (younger vs. older cohorts). From a sample of 53 to 74 children per age group, we find that a correlation-based, channel-space approach (Emberson et al., 2017, PLoS ONE) classifies fNIRS data more accurately with increasing age and is maximized by considering oxygenated and deoxygenated hemoglobin simultaneously. Using the brain response patterns from this sample to classify another, smaller sample of children (36-51 children per age group) from the same neighborhood, we achieve the same accuracy and age effects. These findings complement and extend the published univariate findings with finer-grained quantitative comparisons between ages, illustrating the power of multivariate approaches to understand developmental change without precise anatomical localization and in moderately sized samples.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».