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Enregistrement W4391220930 · doi:10.1037/xge0001531

Longitudinal assessments of functional near-infrared spectroscopy background functional connectivity in low- and middle-income infants during a social cognition task.

2024· article· en· W4391220930 sur OpenAlexaff
Sabrina Di Lonardo Burr, Laura Pirazzoli, Aleksandra W. Dopierała, Vikranth R. Bejjanki, Charles A. Nelson, Lauren L. Emberson

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésFunctional near-infrared spectroscopyFunctional connectivityCohortPsychologyPsycINFOCognitionSocial cognitionSocial neuroscienceAffect (linguistics)Developmental psychologyFunctional neuroimagingNeuroscienceMedicineBiologyPrefrontal cortexInternal medicineCommunicationMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 111) months of age in infants from Bangladesh who were exposed to varying levels of environmental adversity (i.e., low- and middle-income cohorts). We employed a background functional connectivity approach that regresses out the effects of stimulus-specific univariate responses that are believed to affect functional connectivity. At 6 months, the two cohorts had similar fNIRS patterns, with moderate connectivity estimates for regions within and between hemispheres. At 24 months, the patterns diverged for the two cohorts. Global (brain-wide) connectivity estimates increased from 6 to 24 months for the low-income cohort and decreased for the middle-income (MI) cohort. In particular, connectivity estimates among regions of interest within the right hemisphere decreased for the MI cohort, providing evidence of neural specialization by 2 years of age. These findings provide insights into the impact of early environmental influences on functional brain development relevant to the processing of social stimuli. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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