Body mass index–dependent shifts along large-scale gradients in human cortical organization explain dietary regulatory success
Notice bibliographique
Résumé
Making healthy dietary choices is essential for keeping weight within a normal range. Yet many people struggle with dietary self-control despite good intentions. What distinguishes neural processing in those who succeed or fail to implement healthy eating goals? Does this vary by weight status? To examine these questions, we utilized an analytical framework of gradients that characterize systematic spatial patterns of large-scale neural activity, which have the advantage of considering the entire suite of processes subserving self-control and potential regulatory tactics at the whole-brain level. Using an established laboratory food task capturing brain responses in natural and regulatory conditions (N = 123), we demonstrate that regulatory changes of dietary brain states in the gradient space predict individual differences in dietary success. Better regulators required smaller shifts in brain states to achieve larger goal-consistent changes in dietary behaviors, pointing toward efficient network organization. This pattern was most pronounced in individuals with lower weight status (low-BMI, body mass index) but absent in high-BMI individuals. Consistent with prior work, regulatory goals increased activity in frontoparietal brain circuits. However, this shift in brain states alone did not predict variance in dietary success. Instead, regulatory success emerged from combined changes along multiple gradients, showcasing the interplay of different large-scale brain networks subserving dietary control and possible regulatory strategies. Our results provide insights into how the brain might solve the problem of dietary control: Dietary success may be easier for people who adopt modes of large-scale brain activation that do not require significant reconfigurations across contexts and goals.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».