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Enregistrement W4401351949 · doi:10.31234/osf.io/48en3

Bridging reading and attention through connectivity with the frontal-eye-fields

2024· preprint· en· W4401351949 sur OpenAlexaff
Shaylyn Kress, Josh Neudorf, Chelsea Ekstrand, Ron Borowsky

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGaze Tracking and Assistive Technology
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeSimon Fraser UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)Reading (process)PsychologyCognitive psychologyComputer scienceLinguisticsPhilosophyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attentional processes are crucial to successful reading, and theories of dyslexia propose that dysfunctional attention networks may contribute to the observed reading deficits. The goals of the study were to localize a region of the frontal-eye-field (FEF) involved in interactive reading × attention processing and examine its connectivity with regions in the reading and attention networks, given its known role in attentional processes and theorized role in reading. In Experiment 1, we revisited the results of our previous hybrid reading and attention study (Ekstrand, Neudorf, Kress, & Borowsky., 2019). In this case, we observed a previously unreported reading × attention interaction in BOLD intensity in the ventrolateral portion of Brodmann’s Area 6 (A6vl), which corresponded to the FEF. In Experiment 2, we used Human Connectome Project diffusion data to examine the connectivity profile of the A6vl. We observed high communicability between the A6vl and basal ganglia (which plays a role in spatial neglect and rhythm processing of syllables). These connections appeared to support tract clusters which terminated in the cerebellar Crus I/II (which play roles in eye movements and semantics) and cerebral superior parietal lobule (which plays a role in attentional orienting and phonetic decoding). The results of this study suggest the A6vl-FEF supports reading and attention processes. These results will help inform research on the links between reading and attention, and may have implications for developing treatments to improve reading in individuals with dyslexia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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