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Enregistrement W4411399509 · doi:10.1016/j.tine.2025.100262

Is mindset related to functional connectivity in motivation-related brain networks: A resting-state fMRI study in adolescents

2025· article· en· W4411399509 sur OpenAlexaff
Smiddy Nieuwenhuis, Mariët van Buuren, Tieme W. P. Janssen, Sibel Altikulaç, Miriam Hollarek, Hester Sijtsma, Roger Walsh, Nikki Lee, Nienke van Atteveldt

Notice bibliographique

RevueTrends in Neuroscience and Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE European Research CouncilEuropean Research Council
Mots-clésResting state fMRIMindsetFunctional connectivityPsychologyNeuroscienceCognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: the aim of this study was to investigate whole-brain functional connectivity patterns of the reward circuitry and executive control network, and their associations with growth mindset of intelligence in adolescents METHODS: we investigated seed-based functional connectivity of three pre-defined seeds, the caudate and putamen (reward circuitry), and dorsal anterior cingulate cortex (dACC; executive control region) in 59 adolescents between 13-16 years old. Growth mindset was used as covariate in the seed-based analysis RESULTS: our findings revealed the expected whole-brain functional connectivity patterns of the three pre-defined seeds. In contrast to the literature, none of these functional connectivity patterns between the seeds and all other voxels of the brain were related to growth mindset CONCLUSION: the current study suggests that the neural representation of a growth mindset is not consistently observed in resting-state neural connectivity and might depend on contextual or cultural differences.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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