Functional Connectivity Graph Theory Analysis of Spoken Word Processing Efficiency in Prefrontal Cortical Activation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Purpose Network science models of real-time spoken word processing predict that word frequency and sublexical phonotactic probability directly influence verbal working memory. Behavioral accuracy and speed of processing suggest that high frequency words differ in cognitive processing effort as compared to low frequency words. Cognitive processing effort, assessed indirectly through changes in prefrontal oxygenated (HbO) and deoxygenated (HbR) hemoglobin concentrations, also suggest that high and low frequency words differ in cognitive effort. This novel study examines potential differences in linguistic processing effort and efficiency directly, using measures of functional connectivity (FC) strength, modularity, and global efficiency, derived from the listener’s prefrontal cortex hemodynamic responses using a paradigmatic verbal working memory paradigm. Method A total of 20 neurologically typical participants (age 18-21 years) completed an auditory n -back working memory task comparing performance for words differing in whole-word frequency and sub lexical phonotactic probability. Changes in HbO and HbR hemoglobin concentration were recorded with a continuous-wave, multi-channel fNIRS system (TechEn, Inc., Milford, MA) using a 20-channel optode montage across the prefrontal cortex. Partial correlation coefficients were calculated between each channel pair to produce 20 x 20 FC matrices for each participant. Prefrontal networks were constructed as a graph where nodes in the graph are the fNIRS measurements and edges are partial correlations between pairs of measurements. Results Word frequency effects were evident in both in the behavioral and functional connectivity measures. Task performance, regardless of word frequency, was related to brain measures, such that higher prefrontal FC strength was negatively correlated with accuracy ( d’ ) and high modularity was negatively correlated with response times for low frequency words. In keeping with the direction of the brain-behavior correlations, the highest performing participant had lower FC strength and higher efficiency whereas the lowest performing participant had higher modularity and lower global efficiency. Conclusions We identified network properties that are linked to lexical indices of cognitive processing effort in typical participants. These preliminary results point to strategies that could assess language function in atypical populations in future studies.
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 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».