MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410246320 · doi:10.1016/j.neuroimage.2025.121255

Time-dependent scale-free brain dynamics during naturalistic inputs

2025· article· en· W4410246320 sur OpenAlexaff
Philipp Klar, Yasir Çatal, Gerhard Jocham, Robert Langner, Georg Northoff

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrain activity and meditationHuman Connectome ProjectPsychologyStimulus (psychology)ExponentSensory systemCorrelationNeuroscienceFunctional connectivityElectroencephalographyMathematicsCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental processes, such as auditory and visual inputs, often follow power-law distributions with a time-dependent and constantly changing spectral exponent, β(t). However, it remains unclear how the brain's scale-free dynamics continuously respond to naturalistic inputs, such as by potentially alternating instead of static levels of the spectral exponent. Our fMRI study investigates the brain's dynamic, time-dependent spectral exponent, β(t), during movie-watching, and uses time-varying inter-subject correlation, ISC(t), to assess the extent to which input dynamics are reflected as shared brain activity across subjects in early sensory regions. Notably, we investigate the level of ISC particularly based on the modulation by time-dependent scale-free dynamics or β(t). We obtained three key findings: First, the brain's β(t) showed a distinct temporal structure in visual and auditory regions during naturalistic inputs compared to the resting-state, investigated in the 7 Tesla Human Connectome Project dataset. Second, β(t) and ISC(t) were positively correlated during naturalistic inputs. Third, grouping subjects based on the Rest-to-Movie standard deviation change of the time-dependent spectral exponent β(t) revealed that the brain's relative shift from intrinsic to stimulus-driven scale-free dynamics modulates the level of shared brain activity, or ISC(t), and thus the imprinting of inputs on brain activity. This modulation was further supported by the observation that the two groups displayed significantly different β(t)-ISC(t) correlations, where the group with a higher mean of ISC(t) during inputs also exhibited a higher β(t)-ISC(t) correlation in visual and auditory regions. In summary, our fMRI study underscores a positive relationship between time-dependent scale-free dynamics and ISC, where higher spectral exponents correspond to higher degrees of shared brain activity during ongoing audiovisual inputs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuroImageMême sujetNeural dynamics and brain functionTravaux en français237 207