NEURAL BASIS OF PHONOLOGICAL WORKING MEMORY: TESTING THEORETICAL MODELS USING FMRI META-ANALYSIS
Bibliographic record
Abstract
[pt] A memória de trabalho fonológica pode ser definida como um grupo de processos mentais usados para codificar, guardar, manter, manipular e recuperar informações auditivas. É o alicerce de outras funções cognitivas superiores e mais complexas como o planejamento, mudança do foco da tarefa, raciocínio lógico e abstrato e linguagem. Algumas evidências mostram a relação entre o desenvolvimento da memória de trabalho fonológica e mais tarde a aquisição da linguagem e inteligência global fluida. A antropologia contemporânea discute o papel da memória de trabalho como uma forma rudimentar de pensamento e suas consequências para o desenvolvimento de ferramentas e cultura entre os hominídeos. Têm sido aceito que a expansão da região frontal do crânio abre espaço para novas formações corticais no cérebro, especialmente no lobo frontal. Crê-se que o córtex pré-frontal tem um importante papel em tarefas de memória de trabalho. Ao mesmo tempo, a memória de trabalho é uma descoberta psicológica recente e diversos autores sugerem diferentes modelos teóricos para explicá-la. Dentre os mais importantes, Alan Baddeley, Nelson Cowan e Adele Diamond são aqueles cujas teorias são as mais estudadas e implementadas pelos pesquisadores que testam suas teorias. Estudar a base neural da memória de trabalho fonológica pode ajudar a lançar luz sobre ambos os pontos: o papel do córtex pré-frontal na evolução humana especialmente no funcionamento da memória de trabalho, e qual modelo teórico é o mais confiável dentro de uma perspectiva neuropsicológica. Para fazer isso, conduzimos uma meta-análise usando o método de estimação de verossimilhança das ativações e discutimos os resultados alicerçados na psicologia evolutiva e cognitiva modernas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.025 | 0.066 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.026 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".