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Enregistrement W4404642224 · doi:10.1038/s41514-024-00182-0

Aging modulates the impact of cognitive interference subtypes on dynamic connectivity across a distributed motor network

2024· article· en· W4404642224 sur OpenAlexafffund
Jake J. Son, Yasra Arif, Hannah J. Okelberry, Hallie J. Johnson, Madelyn P. Willett, Alex I. Wiesman, Tony W. Wilson

Notice bibliographique

Revuenpj Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensMcGill UniversitySimon Fraser UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthGovernment of CanadaNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental Health
Mots-clésMagnetoencephalographyPsychologyCognitionContext (archaeology)NeuroscienceFunctional connectivityDevelopmental psychologyCognitive psychologyElectroencephalographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has shown age-related declines in cognitive control in the context of interference, but these studies have focused on frontoparietal networks and less is known about impacts on motor response-related dynamics in the face of distractors. Thus, we examined whether healthy aging affected connectivity between attention networks and motor circuitry using a multisource interference task and magnetoencephalography in 72 healthy-aging participants (28-63 years-old). Our results indicated stronger beta connectivity with increasing age between bilateral primary motor (M1) and occipital cortices, as well as stronger gamma fronto-motor connectivity during flanker-type interference. Regarding Simon-type interference, stronger beta interactions were observed between left M1 and right temporal and right M1 and left parietal with increasing age. Finally, the superadditivity effect (flanker + Simon presented simultaneously) indicated weaker beta connectivity between right M1 and left premotor with increasing age. These findings suggest exhaustion of age-related compensatory adaptations in the fronto-parieto-motor network with greater interference.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,543

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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