Assessing the consistency and sensitivity of the neural correlates of narrative stimuli using functional near-infrared spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Investigating how the brain responds to rich and complex narratives, such as engaging movies, has helped researchers study higher-order cognition in “real-world” scenarios. These neural correlates are particularly useful in populations where behavioral evidence of cognition alone is inadequate, such as children and certain patient populations. While this research has been primarily conducted in fMRI and EEG, whether functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) can reliably detect these neural correlates at an individual level, which is required for effective use in these populations, has yet to be established. This study replicated widespread inter-subject correlations (ISCs) in the frontal, parietal, and temporal cortices in fNIRS in healthy participants when they watched part of the TV episode Bang! You're Dead and listened to an audio clip from the movie Taken. Conversely, these ISCs were primarily restricted to temporal cortices when participants viewed scrambled versions of those clips. To assess whether these results were reliable at the single-participant level, two follow-up analyses were conducted. First, the consistency analysis compared each participant’s ISCs against group results that excluded that individual. This approach found that 24 out of 26 participants in Bang! You’re Dead and 20/26 participants in Taken were statistically similar to the group. Second, the sensitivity analysis measured whether machine-learning algorithms could decode between intact conditions and their scrambled counterparts. This approach yielded balanced accuracy scores of 81% in Bang! You’re Dead and 79% in Taken. Overall, the neural correlates of narrative stimuli, as assessed by fNIRS, are reproducible across participants, supporting its broad application to clinical and developmental populations.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».