Bridging reading and attention through connectivity with the frontal-eye-fields
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».