Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2025 article

Relational Integration Demands Are Tracked by Temporally Delayed Neural Representations in Alpha and Beta Rhythms Within Higher‐Order Cortical Networks

1Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
4Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : au, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Relational reasoning is the ability to infer and understand the relations between multiple elements. In humans, this ability supports higher cognitive functions and is linked to fluid intelligence. Relational complexity (RC) is a cognitive framework that offers a generalisable method for classifying the complexity of reasoning problems. To date, increased RC has been linked to static patterns of brain activity supported by the frontoparietal system, but limited work has assessed the multivariate spatiotemporal dynamics that code for RC. To address this, we conducted representational similarity analysis in two independent neuroimaging datasets (Dataset 1 fMRI, n = 40; Dataset 2 EEG, n = 45), where brain activity was recorded while participants completed a visuospatial reasoning task that included different levels of RC (Latin Square Task). Our findings revealed that spatially, RC representations were widespread, peaking in brain networks associated with higher-order cognition (frontoparietal, dorsal-attention, and cingulo-opercular). Temporally, RC was represented in the 2.5-4.1 s post-stimuli window and emerged in the alpha and beta frequency range. Finally, multimodal fusion analysis demonstrated that shared variability within EEG-fMRI signals within higher-order cortical networks were better explained by the theorized RC model, relative to a model of cognitive effort (CE). Altogether, the results further our understanding of the neural representations supporting relational processing, highlight the spatially distributed coding of RC and CE across cortical networks, and emphasize the importance of late-stage, frequency-specific neural dynamics in resolving RC.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Relational Integration Demands Are Tracked by Temporally Delayed Neural Representations in Alpha and Beta Rhythms Within Higher‐Order Cortical Networks
Date Crossref
01/07/2025
Éditeur
Wiley
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • The University of Queensland pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • QIMR Berghofer Medical Research Institute pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • IBM (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • IBM Research - Thomas J. Watson Research Center pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Clinical Brain Networks Group pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Faculty of Medicine University of Queensland Brisbane Queensland Australia pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • T.J. Watson Research Center IBM Research Yorktown Heights New York USA pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

The University of Queensland, QIMR Berghofer Medical Research Institute et IBM (United States), avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Functional Brain Connectivity StudiesNeural and Behavioral Psychology StudiesNeural dynamics and brain function

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.