Hippocampus long‐axis specialization throughout development: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The human adult hippocampus can be subdivided into the head, or anterior hippocampus and its body and tail, or posterior hippocampus, and a wealth of functional differences along the longitudinal axis have been reported. One line of literature emphasizes specialization for different aspects of cognition, whereas another emphasizes the unique role of the anterior hippocampus in emotional processing. While some research suggests that functional differences in memory between the anterior and posterior hippocampus appear early in development, it remains unclear whether this is also the case for functional differences in emotion processing. The goal of this meta-analysis was to determine whether the long-axis functional specialization observed in adults is present earlier in development. Using a quantitative meta-analysis, long-axis functional specialization was assessed using the data from 26 functional magnetic resonance imaging studies, which included 39 contrasts and 804 participants ranging in age from 4 to 21 years. Results indicated that emotion was more strongly localized to the anterior hippocampus, with memory being more strongly localized to the posterior hippocampus, demonstrating long-axis specialization with regard to memory and emotion in children similar to that seen in adults. An additional analysis of laterality indicated that while memory was left dominant, emotion was processed bilaterally.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».