Mapping the Changing Neural Architecture of Narrative Processing Using Naturalistic Stimuli: an fMRI Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A narrative is a coherent representation of actual or fictional events designed to connect experiences. Narratives provide a unique opportunity to investigate brain functions in scenarios more closely resembling real-world experiences. However, most neuroimaging studies examining narrative formation have utilized static stimuli that fail to capture the intricacies of narrative construction in everyday life, particularly how cognitive demands change over the course of narrative processing. The current research uses functional magnetic resonance imaging (fMRI) to examine dynamic narrative processing over the course of a full-length audiovisual narrative. We examined changes in neural synchrony (as quantified by intersubject correlations) in areas related to semantic memory, episodic memory, and visuospatial attention between the beginning, middle, and end of the narrative. Results from two experiments identified two core narrative processing networks responsible for constructing coherent representations across extended timescales. The first network is associated with the early narrative construction, and includes the right intraparietal sulcus/superior parietal lobule, bilateral angular gyrus, bilateral precuneus, and left fusiform gyrus. The second network consists of the right ventral frontal cortex and bilateral parahippocampal cortices, and is associated with longer term narrative integration. Together, these regions provide the framework for successful narrative processing during naturalistic stimuli.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».