Macroscale brain states support the control of semantic cognition
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Understanding how the human brain adapts to varying cognitive demands is crucial in neuroscience. Here, we examined how networks involved in controlled semantic retrieval reconfigure themselves to generate neurocognitive states appropriate to different task contexts. We parametrically varied the demands of two semantic tasks - global association and feature matching judgments - and contrasted these effects of cognitive control with those of non-semantic tasks. We then characterized these effects on the cortical surface and within a whole-brain state space, anchored by the top three dimensions of intrinsic connectivity. Our results revealed that demanding semantic association tasks elicited more activation in the anterior regions of the prefrontal and temporal cortex. In contrast, difficult semantic feature matching tasks produced more posterior activation, aligning closely with regions engaged during multiple demanding non-semantic tasks. In both semantic feature matching and non-semantic contexts, the difficulty effects were situated towards the controlled end of a dimension capturing functional separation between cognitive control and default mode regions. Conversely, in semantic association tasks, the difficulty effects elicited similar responses across both cognitive control and default mode networks. Furthermore, controlled association and non-semantic control were located towards the heteromodal end of a heteromodal-unimodal dimension, while semantic feature matching involved a brain state that was more visual and unimodal. These findings demonstrate that a variety of brain states underpin controlled cognition. Specifically, cognitive control regions interact with heteromodal semantic knowledge system to identify contextually relevant conceptual overlaps (e.g., associating 'DOG' with 'BEACH'), and separate from heteromodal memory regions for modality-specific conceptual overlaps (e.g., connecting 'DALMATIAN' with 'BLACK AND WHITE').
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle