eLife Assessment: Unraveling the impact of congenital deafness on individual brain organization
Notice bibliographique
Résumé
Research on brain plasticity, particularly in the context of deafness, consistently emphasizes the reorganization of the auditory cortex. However, a critical question arises: to what extent do all individuals with deafness show the same level of reorganization? To address this question, we examined the individual differences in deafness functional connectivity (FC), specifically from the deprived auditory cortex. Our findings demonstrate a remarkable differentiation between individuals deriving from the absence of shared auditory experiences, resulting in heightened FC variability among deaf individuals, compared to more consistent FC in the hearing group. Notably, connectivity to language regions becomes more diverse across individuals in deafness. This does not stem from delayed language acquisition, as it is found in deaf native signers, who are exposed to rich natural language since birth. However, comparing FC diversity between deaf native signers and deaf delayed signers who were deprived of language in early development, we show that language experience also impacts individual differences, although to a more moderate extent. Overall, our research points out the intricate interplay between brain plasticity and individual differences, shedding light on the diverse ways reorganization manifests among individuals. It further joins findings in blindness, showing that individual differences are affected by sensory experience. Finally, these findings highlight the importance of considering individual differences in personalized rehabilitation for hearing loss.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,009 | 0,002 |
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 ».