A bias-accounting meta-analytic approach refines and expands the cerebellar behavioral topography
Notice bibliographique
Résumé
The cerebellum plays important roles in motor, cognitive, and emotional behaviors. Previous cerebellar coordinate-based meta-analyses (CBMAs) have complemented precision-mapping and parcellation approaches by finding generalizable cerebellar activations across the largest possible set of behaviors. However, cerebellar CBMAs face challenges due to inherent methodological limitations, exacerbated by historical cerebellar neglect in neuroimaging studies. Here, we show overrepresentation of superior activations, rendering the null hypothesis of standard activation likelihood estimation (ALE) unsuitable. Our new method, cerebellum-specific ALE (C-SALE), finds behavioral convergence beyond baseline activation rates. It does this by testing experimental activations versus null models sampled from a data-driven probability distribution of finding activations at any cerebellar location. Task-specific mappings in the BrainMap meta-analytic database illustrated improved specificity of the new method. Multiple (sub)domains reached convergence in specific cerebellar subregions, supporting dual motor representations and placing cognition in posterior-lateral regions. We show our method and findings are replicable using the NeuroSynth database. Across both databases, 54/138 task domains or behavioral terms, including sustained attention, somesthesis, inference, anticipation and rhythm, reached convergence in specific cerebellar subgregions. Our meta-analyic maps largely corresponded with cerebellar atlases but also showed many complementary mappings. Repeated subsampling analysis showed that motor behaviors, and to a lesser extent language and working memory, mapped to especially consistent cerebellar subregions. Lastly, we found that cerebellar clusters were parts of brain-wide coactivation networks with cortical and subcortical regions implied in these behaviors. Together, our method further complements and expands understanding of cerebellar involvement in human behavior, highlighting regions for future investigation in both basic and clinical applications.
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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 | 0,053 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».