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Neurocognitive evidence for cultural recycling of cortical maps in numerical cognitionKnops, André 06 March 2015 (has links)
Das Kernsystem zur approximativen Verarbeitung numerischer Informationen - das approximative Mengensystem (AMS) - ist, ebenso wie Systeme zur Verarbeitung räumlicher Informationen, im parietalen Cortex (PC) implementiert. Hier integriere ich 9 experimentelle Studien in vier Teilen und zeige, wie abstrakte mathematische Fähigkeiten mit dem AMS zusammenhängen. Die Hypothese ist, dass die mathematischen Leistungen des Menschen auf grundlegenden Konzepten (Raum, Zahl) aufbauen indem sie kortikale Areale ko-optieren, deren ursprüngliche Organisation für die neuen kulturellen Bedürfnisse geeignet erscheinen. Teil eins zeigt mittels des Operationalen Momentum Effekts, dass (nicht-)symbolisches Rechnen auf das AMS zurückgreift und Kopfrechnen evolutionär alte Strukturen im PC ko-optiert: Durch Anwendung multivariater Lernalgorithmen auf funktionelle Gehirnaktivierungen im posterioren PC während basaler perzeptueller Aufgaben (Sakkaden) konnte ich später ausgeführter Additionen von Subtraktionen unterscheiden. Dies ist ein Hinweis auf das kulturelle Recycling kortikaler Karten für kulturell bedingte kognitive Funktionen. Teil zwei untersucht die Folgen der Implementierung numerischer Informationen im PC. Die Verarbeitung numerischer Informationen konnte auch unter Crowding-Bedingungen nachgewiesen werden, was auf einen bevorzugten, nicht-bewusst vermittelten Zugang numerischer Informationen zum kognitiven System deuten könnte, wie sie bereits für andere visuelle Informationen, die im PC verarbeitet werden gezeigt wurde. Auch die Interferenz zwischen räumlichen und numerischen Informationen kann als Konsequenz der kortikalen und repräsentationalen Überlappung verstanden werden. In Teil drei und vier argumentiere ich, dass Kopfrechenfähigkeiten durch die Befähigung, Ordinalität zu verarbeiten, im AMS verankert sind und zeige technische, Stimulus-inhärente Faktoren auf, die problematisch bei der Unterscheidung zwischen approximativem und exaktem Rechnen sein können. / A plethora of evidence supports the idea of a core system in the parietal cortex (PC) of the human brain that enables us to approximately process numerical information, the approximate number system (ANS). By synthesizing nine experimental studies in four parts, I argue how abstract mathematical competencies are linked to the ANS and PC. The hypothesis is that human mathematics builds from foundational concepts (space, number) by progressively co-opting cortical areas whose prior organization fits with the cultural need. In part one the operational momentum effect demonstrates that (non-)symbolic approximate calculation partly relies on the ANS, and that mental arithmetic co-opts evolutionarily older cortical systems in PC. Low-level perceptual processes such as saccades lead to spatial patterns of activation in posterior parts of PC that are predictive of patterns during abstract approximate calculation processes. This is interpreted in terms of cultural recycling of cortical maps for cognitive purposes that go beyond the evolutionary scope of a given region. Part two investigates the consequences of the parietal implementation of numerical magnitude information. Akin to other visual properties that are processed in PC this may favour a privileged, non-conscious access of numerical information to the cognitive system even under a crowding regime. Also, the interference between spatial and numerical information can be interpreted as a consequence of a representational and cortical overlap. Part three elucidates the grounding of mental arithmetic abilities in the ANS and argues for a mediation of the association between ANS and symbolic arithmetic via numerical ordering abilities, which in turn rely on neural circuits in right-hemispheric prefrontal cortex. In part four I will argue that the involvement of approximate calculation in high-level symbolic calculation remains elusive due to a number of technical issues with stimulus-inherent numerical features.
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