The extended language network: Language-responsive brain areas whose contributions to language remain to be discovered
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although language neuroscience has largely focused on ‘core’ left frontal and temporal brain areas and their right-hemisphere homotopes, numerous other areas—cortical and subcortical—have been implicated in linguistic processing. However, these areas’ contributions to language remain unclear given that the evidence for their recruitment comes from diverse paradigms, many of which conflate language processing with perceptual, motor, or task-related cognitive processes. Using fMRI data from 772 participants (438 females, 334 males) performing an extensively validated language ‘localizer’ paradigm that isolates language processing from other processes, we a) delineate a comprehensive set of areas that respond reliably to language across written and auditory modalities, and b) evaluate these areas’ selectivity for language relative to a demanding non-linguistic task. In line with prior claims, many areas outside the core fronto-temporal network respond during language processing, and most of them show selectivity for language relative to general task demands. These language-selective areas of the extended language network include areas around the temporal poles, in the medial frontal cortex, in the hippocampus, and in the cerebellum, among others. Although distributed across many parts of the brain, the extended language-selective network still only comprises a small fraction (<5%) of the grey matter volume, challenging the view that the entire brain processes language. These newly identified language-selective areas can now be systematically characterized to decipher their contributions to language processing, including testing whether these contributions differ from those of the core language areas. Significance statement Language processing consistently recruits a left-lateralized fronto-temporal brain network, but language tasks often additionally engage areas outside this core system. In an fMRI dataset of 772 participants performing a validated language localizer task, we identified 17 brain areas outside the core fronto-temporal network that respond to both auditory and written language. Most of these areas show selectivity for language, including regions in the temporal poles, medial frontal cortex, hippocampus, and cerebellum. Despite its large number of components, this extended language network still only takes up a small fraction of the grey matter volume, challenging the view that the entire brain processes language. These findings lay the foundation for systematic characterization of these newly identified non-canonical language areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».