MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7117321617 · doi:10.1002/alz70857_107442

Brain Morphology in Extraordinary Geometrician Harold Coxeter: implications for connectivity

2025· article· en· W7117321617 sur OpenAlexaff
Christopher J.M. Scott, Debra L. Kigar, Pei Harry Li, Aaron Wen, Devon Malhotra, Zain Daudi, Sandra E. Black, Sandra F. Witelson

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensMcMaster UniversityOntario Brain InstituteSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionBrain morphometryHuman brainHuman intelligenceNeuroimagingCognitive map

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While extensive research has examined brain-behavior relationships in cognitive decline, far less study of the other extreme has been done with super-agers or those with extraordinary abilities. Harold Coxeter (HC), an extraordinary geometrician (Figure 1), considered one of the foremost mathematical minds of the 20th century, volunteered to have his brain studied after learning about the neuroanatomical analysis of Albert Einstein's brain (Witelson et al., 1999). We aimed to explore whether HC's exceptional geometrical prowess was related to variations in brain anatomy, particularly the parietal lobes. METHOD: At the age of 93, HC underwent structural MRI, which was analyzed using Semi-Automated Brain Region Extraction (SABRE) and FreeSurfer (Figure 2). Brain images were compared to 24 neurotypical men of senior age. Grey matter (GM) and white matter (WM) volumes were assessed in HC and controls, focusing on key regions associated with mathematical cognition and spatial abilities. RESULT: No significant differences in GM volumes were observed between HC and controls in any region, based on both SABRE and FreeSurfer analyses. However, HC exhibited larger WM volumes in several brain regions, notably in the right and left superior parietal regions, as well as the left superior frontal, left occipital, and right posterior temporal regions, where HC's white matter volume exceeded the control group mean by at least two standard deviations (Figure 3). Moreover, his WM volumes were greater than that of any individual control. CONCLUSION: The findings suggest that HC's exceptional abilities may be associated with increased connectivity mediated by WM tracts in specific brain regions, particularly those related to visuospatial processing and mathematical cognition. These results support the general hypothesis that WM connectivity may play a key role in intelligence variability, especially in domains involving spatial and mathematical processing. We found no evidence for GM differences. Some other studies of cognitive expertise showed increased GM density, but used transformed measures of relative GM density, whereas our method allows direct quantification of tissue volumes. This study highlights the potential link between structural brain differences and variations in cognitive ability, offering insight into the neurobiological basis of some aspects of human intelligence.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeÉtude de cas
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetCognitive and developmental aspects of mathematical skills→Travaux en français237 207→