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Enregistrement W4406917451 · doi:10.1038/s41593-024-01868-0

The architecture of the human default mode network explored through cytoarchitecture, wiring and signal flow

2025· article· en· W4406917451 sur OpenAlexaff
Casey Paquola, Margaret Garber, Stefan Frässle, Jessica Royer, Yigu Zhou, Shahin Tavakol, Raúl Rodríguez‐Cruces, Donna Gift Cabalo, Sofie L. Valk, Simon B. Eickhoff, Daniel S. Margulies, Alan C. Evans, Katrin Amunts, Elizabeth Jefferies, Jonathan Smallwood, Boris C. Bernhardt

Notice bibliographique

RevueNature Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytoarchitectureDefault mode networkNeuroscienceHuman brainNeuroimagingSensory systemNerve netPsychologyBiologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The default mode network (DMN) is implicated in many aspects of complex thought and behavior. Here, we leverage postmortem histology and in vivo neuroimaging to characterize the anatomy of the DMN to better understand its role in information processing and cortical communication. Our results show that the DMN is cytoarchitecturally heterogenous, containing cytoarchitectural types that are variably specialized for unimodal, heteromodal and memory-related processing. Studying diffusion-based structural connectivity in combination with cytoarchitecture, we found the DMN contains regions receptive to input from sensory cortex and a core that is relatively insulated from environmental input. Finally, analysis of signal flow with effective connectivity models showed that the DMN is unique amongst cortical networks in balancing its output across the levels of sensory hierarchies. Together, our study establishes an anatomical foundation from which accounts of the broad role the DMN plays in human brain function and cognition can be developed.

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)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations56
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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