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Enregistrement W4404454361 · doi:10.1016/j.neuroimage.2024.120941

Control energy detects discrepancies in good vs. poor readers' structural-functional coupling during a rhyming task

2024· article· en· W4404454361 sur OpenAlexaff
Chenglin Lou, Marc F. Joanisse

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Control (management)Functional connectivityCoupling (piping)Energy (signal processing)Computer sciencePsychologyCognitive psychologyArtificial intelligenceNeurosciencePhysicsMaterials scienceEngineeringQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Pseudoword trials required higher control energy than word trials in reading network areas without auditory input. • Incongruent trials required higher control energy than congruent trials in reading network areas without auditory input. • The left fusiform gyrus required higher control energy in conditions with visual inputs. • The left superior temporal gyrus (STG) required higher control energy in conditions with auditory input. • The left STG, but not the left fusiform gyrus, showed interaction effect between orthographic similarity and modality. Neuroimaging studies have identified functional and structural brain circuits that support reading. However, much less is known about how reading-related functional dynamics are constrained by white matter structure. Network control theory proposes that cortical brain dynamics are linearly determined by the white matter connectome, using control energy to evaluate the difficulty of the transition from one cognitive state to another. Here we apply this approach to linking brain dynamics with reading ability and disability in school-age children. A total of 51 children ages 8.25 -14.6 years performed an in-scanner rhyming task in visual and auditory modalities, with orthographic (spelling) and phonological (rhyming) similarity manipulated across trials. White matter structure and fMRI activation were used conjointly to compute the control energy of the reading network in each condition relative to a null fixation state. We then tested differences in control energy across trial types, finding higher control energy during non-word trials than word trials, and during incongruent trials than congruent trials. ROI analyses further showed a dissociation between control energy of the left fusiform and superior temporal gyrus depending on stimulus modality, with higher control energy for visual modalities in fusiform and higher control energy for auditory modalities in STG. Together, this study highlights that control theory can explain variations on cognitive demands in higher-level abilities such as reading, beyond what can be inferred from either functional or structural MRI measures alone.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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