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Enregistrement W4417075539 · doi:10.31083/jin41452

Environment and Brain Interactions: Typical Development of Learning and Memory Networks From Fetus to Age Two

2025· article· en· W4417075539 sur OpenAlexaff
Gerry Leisman, Rahela Alfasi, Amedeo D’Angiulli

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrative Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensCarleton UniversityChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMemory developmentNeuroanatomyCognitive developmentLifelong learningBrain developmentChildhood memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The early years of life show remarkable brain development and cognitive growth. During this time, the foundations for learning and memory are established, driven by the intricate interplay of various brain structures. Understanding the neuroanatomy of infant learning and retention is crucial in elucidating how these processes evolve and contribute to lifelong cognitive capabilities. Herein, we review the complex processes of brain development, learning and memory in the fetus, and during the first two years of life postpartum. Neural connections and key brain structures start to form during the fetal stage and continue after birth. We discuss how fetuses, infants, and toddlers absorb stimuli from their environment and develop learning and memory capabilities. We also provide an updated review of recent research findings in the field, presenting the latest insights into the development of learning and memory in the fetus and infants. In addition, we compare changes in learning and memory with electroencephalography findings from early childhood.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2025
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Résumé présentoui

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