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Enregistrement W4390732261 · doi:10.31234/osf.io/ngka2

Whole-Brain Task-Based BOLD Anatomical Patterns Hypothesized for the Sternberg Item Recognition Paradigm and their Task-Induced BOLD Changes

2024· preprint· en· W4390732261 sur OpenAlexaff
Linda Chen, John Shahki, Todd S. Woodward

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)PsychologyFunctional magnetic resonance imagingWorking memoryPerceptionCognitive psychologyCognitionNeuroscienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) investigations of manipulating information over the short term (working memory; WM) using the Sternberg delayed recognition/delayed recall task have arguably been one of the most active areas of cognitive neuroscience research for several decades. Drawing on a series of fMRI studies spanning 20 years, we have developed an anatomical and temporal account of five task-based brain networks involved in the Sternberg task and how their task-induced blood-oxygen-level-dependent (BOLD) changes are hypothesized to respond to experimental manipulations. Task: The Sternberg Item Recognition Paradigm (SIRP) task put forward for this set of hypotheses involves a string of four or six upper-case consonants being displayed for four seconds, followed by a four-second or zero-second delay. A single probe letter is then shown for two seconds. Participants are asked to respond "yes" or "no" to whether the probe letter presented had been a part of the first string of letters, using a button press with their right hand, with index finger press indicating "yes" and middle finger "no." A fixation cross can be displayed throughout the inter-trial intervals, and to minimize the disparities in basic visual perception between the 4- and 6-letter conditions, pound signs ("#") are included on each end of the 4-letter strings.Hypotheses (anatomical): The hypothesized networks for the Sternberg task can be described as the WM Big 5: Response (RESP), Focus on Visual Features (FoVF), Initiation (INIT), Maintaining Internal Attention (MAIN), and Default Mode Network (DMN). The detailed anatomical depictions of these networks are provided in Tables 1-5.Hypotheses (temporal): Broadly speaking, RESP is expected to peak latest in the trial, and to deactivate mid-trial for long delays. FoVF is expected to deactivate at particular points during the trial. INIT is predicted to be the earliest-peaking network, with a higher peak for the high-load condition. MAIN is expected to peak mid-trial, with a higher peak for the high-load condition, and to initiate activation early-to-mid-trial. The DMN is expected to be mid-trial peaking and show load-dependent deactivation, with the initiation of deactivation coinciding with the trial start. Details are presented in the text, tables and figures below.Conclusions: These anatomical and temporal hypotheses for the WM Big 5 are expected to be upheld over versions of SIRP tasks and samples. However, these networks are also part of a set of networks that are observed across many tasks (zenodo.org/record/4624418), so their functions are not SIRP-specific. Task-general fMRI networks can simplify fMRI investigations, allowing the merging of task fMRI data across multiple sites and SIRP task versions, or even different tasks assessing a range of cognitive domains.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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