Identifying causal neural oscillations underlying working memory
Notice bibliographique
Résumé
Electroencephalography is instrumental in understanding neurophysiological mechanisms underlying working memory. While numerous studies have associated electroencephalography features to working memory, understanding causal relationships leads to better characterization of the neurophysiological mechanisms that are directly linked to working memory. Personalized causal modeling is a tool to discover these direct links between brain features and working memory performance. Therefore, we applied this approach to electroencephalography data from 66 adult healthy participants collected while performing a 3-back working memory task. Using graphical causal modeling, we discovered causal neural oscillations of working memory performance and compared the causal features between two groups: high and low performers. Total number of causal features in high performers was higher than low performers. Among the causal features, right temporal gamma oscillation was ~5 times (z-score = 3.87, P = 0.0001) more frequently a causal feature among high performers than low performers. However, the power of causal temporal gamma oscillation was not different between the two groups. Our findings suggest that one potential approach to improve working memory performance is to induce more causal gamma oscillations. This can be achieved by generating more local gamma entrainment over the right temporal cortex, rather than simply increasing gamma power.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».