Feature similarity: a sensitive method to capture the functional interaction of brain regions and networks to support flexible behavior
Notice bibliographique
Résumé
The brain is a dynamic system where complex behaviours emerge from interactions across distributed regions. Accurately linking brain function to cognition requires tools that are sensitive to these dynamics. We introduce a novel technique, Feature Similarity (FS), which represents a conceptual advancement in measuring brain region interactions by integrating multiple features across various measures, moving beyond traditional methods that focus on a single measure. Our results show that FS can capture functional brain organisation: regions within the same functional network have greater FS compared to those in different networks, and FS also identifies the principal gradient that spans from unimodal to transmodal cortices. FS demonstrated greater sensitivity to task modulation than traditional functional connectivity (FC) and 46 out of 49 statistical measures of pairwise interactions (SPIs). Specifically, FS reveals interaction patterns missed by FC and most SPIs, such as a double dissociation in Dorsal Attention Network: greater interaction with Visual network during working memory tasks and greater interaction with default mode network during long-term memory tasks. These findings position FS as a powerful tool for capturing task-specific brain network dynamics and advancing our understanding of cognitive flexibility. Using FS to reanalyse existing fMRI data could resolve inconsistencies, lead to novel insights, and prompt revisions of existing theories or the development of new theoretical frameworks.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».