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Enregistrement W4414149202 · doi:10.1101/2025.09.05.674401

Rate of functional network maturity and the role of environmental factors

2025· preprint· en· W4414149202 sur OpenAlexafffund
Bria Hughes-Small, Ryan A. Stevenson, Andrea Soddu, Bobby Stojanoski

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensWestern UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchKillam Trusts
Mots-clésNeurocognitiveMaturity (psychological)CognitionNeighbourhood (mathematics)Default mode networkAssociation (psychology)Socioeconomic statusSensory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The developmental period from childhood to adolescence is marked by significant changes to the functional properties of the brain that support various aspects of higher-level cognition. Environmental factors such as socioeconomic status and adversity can have an outsized influence on neurocognitive development. However, not all environmental factors have the same influence on cognitive and brain development. In the current study, we examined the differential influences of SES (i.e., parental education and neighbourhood safety) and adversity on the maturation rate of functional networks in children and adolescents. Using resting-state fMRI data, independent component analysis with dual regression was computed to identify six networks (Default Mode Network (DMN), Left Executive Control Network (ECN), Right ECN, Hippocampal (HPC), Salience, and Sensorimotor networks) of interest in children and adolescents aged 7 to 15 (N=216, acquired from the Healthy Brain Network). A neural maturity index was generated based on the degree of similarity between the spatial configuration of the six networks in each youth brain to that of an adult template (1243 total, with a mean age of 26; independently by sex). Regression analyses were used to determine the association between neural maturity, social-cognitive abilities and environmental factors such as parental education, neighbourhood safety and number of negative life events (adversity). We found one sensory (sensorimotor) and two association (default mode and executive control) networks matured faster than other networks. Only the rate of maturity of the DMN and HPC were associated with environmental factors. Maturity of the DMN was associated with less adversity and better social cognitive ability, whereas maturity of the HPC network was associated with younger participants with higher IQs. Moreover, these effects were stronger in females than males. Our results highlight the importance of examining the unique contributions of distinct dimensions of childhood environments on neurocognitive development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
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 savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,181 · 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'admission2
Résumé présentoui

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