Contribution des régions fronto-striatales dans les fonctions exécutives
Notice bibliographique
Résumé
Des études récentes ont montré que le noyau caudé interagissait avec le cortex préfrontal et qu’il pourrait être impliqué dans les fonctions exécutives. Le but de cette thèse était d’étudier la contribution du noyau caudé dans les fonctions exécutives, plus précisément dans des tâches de monitoring et de changement de règle, et d’observer comment ces régions fronto-striatales interagissent avec le réseau par défaut (RPD). Dans un premier temps, nous avons étudié le rôle du noyau caudé dans les deux types de monitoring : le monitoring d’origine interne, consistant à effectuer un suivi sur l’état de l’information en mémoire de travail afin de pouvoir faire un choix subséquent, et dans le monitoring d’origine externe où le suivi sur l’état des items est effectué par l’individu, mais la sélection est exécutée par une source externe. Il a été montré que le cortex préfrontal dorsolatéral (CPFDL) est impliqué dans les deux types de monitoring. À l’aide de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), nos résultats ont montré une augmentation significative du signal BOLD au niveau du CPFDL dans les contrastes des conditions de monitoring d’origine interne et monitoring d’origine externe par rapport à la condition contrôle. De manière plus importante, une augmentation significative de l’activité a été observée dans le noyau caudé seulement dans les soustractions impliquant le monitoring d’origine interne par rapport à la condition contrôle, et par rapport à la condition de monitoring d’origine externe. En deuxième lieu, des études ont montré une contribution spécifique des régions fronto-striatales dans l’exécution d’un changement de règle. Toutefois, l’effet d’un changement de règle sur l’activité cérébrale n’a jamais été étudié sur les essais subséquents. À l’aide de l’IRMf, le cortex préfrontal ventrolatéral (CPFVL) et le noyau caudé ont montré une augmentation significative de leur activité lors des changements de règle continus et lors des changements de règles sporadiques par rapport à la condition contrôle, et aussi lors des essais où le maintien d’une même règle devait être effectué pour une courte durée par opposition au contrôle. Cependant, aucune activité fronto-striatale n’a été observée lorsqu’une même règle devait être appliquée pour une plus longue période. De plus, une diminution significative de l’activité du noyau caudé a été observée lors de la répétition de l’exécution d’une même règle suggérant une meilleure intégration de cette dernière. Finalement, plusieurs études ont montré une déactivation du RPD lors de l’exécution de tâches. À l’aide de l’IRMf, nous avons posé l’hypothèse que le RPD serait corrélé négativement avec les régions fronto-striatales lors de l’exécution d’une tâche de changement de règle. Nos résultats montrent une augmentation significative de l’activité des régions fronto-striatales lors d’une augmentation du nombre d’essais de changement de règle consécutif, pendant que le RPD montre une déactivation continue. De façon intéressante, pendant que les régions fronto-striatales montrent une diminution de leur activité lors de l’exécution d’une même règle pour une longue période, le RPD augmente son activité de façon significative. On conclut donc que le noyau caudé joue un rôle important dans la planification d’une nouvelle action lorsque plusieurs possibilités doivent être considérées en mémoire de travail, et ce en même temps. Finalement, le RPD montre une corrélation négative avec les régions fronto-striatales suggérant sa participation dans l’intégration d’une tâche devenant de plus en plus familière.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».