网络神经科学理论

戈弗雷·汤姆森 (Godfrey Thomson) 的同时代人斯皮尔曼 (Spearman) 在斯皮尔曼 (Spearman) 发现 g 后不久提出，一般现象代表了全球网络现象 11, 12, 13 汤姆森认为 g 是大脑中各种元素相互作用的结果。 他称这些为神经弧或键。 汤姆森的心智能力抽样理论指出，每个成就测试项目都对一定数量的这些神经弧或神经键进行抽样。 他建议，债券重叠的程度解释了测试和正流形之间的相关性。 Thomson 的理论首次证明了 Spearman 对一般智力因素的发现与基于网络的观点是一致的。

当代心理学理论中发现了 Thomson 的遗产，这些理论声称 g 源于认知过程之间的相互作用 [16]。 众所周知，语言能力 10、17 会影响 g 的个体差异。 这些语言能力通过相互影响（即相互因果关系）促进各种认知、情感和社会过程。 互惠主义模型的中心思想是，心理能力的一个领域的增长或变化是 (i) 部分自主的（由于成熟）和 (ii) 基于其他地方的增长（由于认知过程之间的相互作用）。 该模型通过考虑自主和交互的认知过程来解释智力的个体差异。

网络神经科学的进步强化了 Thomson 的神经键概念。 它们揭示了支持 (i) 认知过程的模块化和自主性，以及 (ii) 这种模块化架构的动态重组和适应性以服务于系统范围的灵活性的大脑组织原则。 这些部分将回顾这些原则并提出网络神经科学理论，以解释基于小世界拓扑、网络动力学和大脑小世界结构的一般智力因素的个体差异。 该框架基于网络神经科学领域的正式概念，以及它们在理解 g 的神经生物学基础方面的应用。

来源和详细信息：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364661317302218