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 === Introduction ===
-An important but outstanding issue in contemporary cognitive neuroscience is understanding the organizational properties of neural activity. For instance, is there a fundamental structure to the spatial–temporal patterns neural brain activity across different conditions? One common approach used to address this question is to examine the brain at “rest”. Measures such as functional connectivity, independent component analysis and graph theoretic metrics, have been applied to data recorded using different imaging techniques (e.g., functional magnetic resonance imaging (fMRI) and electroencephalography (EEG)), to cluster brain areas that exhibit similar activity patterns. Numerous studies have shown that brain activity during “rest” can be grouped into distinct networks across<ref>{{cita libro
+Une question importante mais en suspens dans les neurosciences cognitives contemporaines est de comprendre les propriétés organisationnelles de l'activité neuronale. Par exemple, existe-t-il une structure fondamentale de l'activité cérébrale neuronale des modèles spatio-temporels dans différentes conditions ? Une approche courante utilisée pour répondre à cette question consiste à examiner le cerveau au « repos ». Des mesures telles que la connectivité fonctionnelle, l'analyse des composants indépendants et les métriques théoriques des graphes ont été appliquées aux données enregistrées à l'aide de différentes techniques d'imagerie (par exemple, l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et l'électroencéphalographie (EEG)), pour regrouper les zones cérébrales qui présentent des modèles d'activité similaires . De nombreuses études ont montré que l'activité cérébrale pendant le "repos" peut être regroupée en réseaux distincts à travers;<ref>{{cita libro
   | autore = Biswal B
   | autore2 = Zerrin Yetkin F
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   | LCCN =
   | OCLC =
-  }}</ref>; such as sensory (visual and auditory), default mode, executive, salience, and attentional (ventral and dorsal) networks that have been reliably reproduced across thousands of participants<ref>{{cita libro
+  }}</ref> tels que les réseaux sensoriels (visuels et auditifs), en mode par défaut, exécutifs, saillants et attentionnels (ventraux et dorsaux) qui ont été reproduits de manière fiable sur des milliers de participants<ref>{{cita libro
   | autore = Eickhoff SB
   | autore2 = Yeo BTT
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   | LCCN =
   | OCLC =
-  }}</ref>, and are predictive of phenotypic measures like cognition and clinical diagnoses<ref>{{cita libro
+  }}</ref> et sont prédictifs de mesures phénotypiques telles que la cognition et les diagnostics cliniques.<ref>{{cita libro
   | autore = Dajani DR
   | autore2 = Burrows CA
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   | OCLC =
-  }}</ref><ref>Uddin LQ, Karlsgodt KH. Future directions for examination of brain networks in neurodevelopmental disorders. J. Clin. Child Adolesc. Psychol. 2018;47:483–497. doi: 10.1080/15374416.2018.1443461. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]</ref><ref>Sripada C, et al. Prediction of neurocognition in youth from resting state fMRI. Mol. Psychiatry. 2020;25:3413–3421. doi: 10.1038/s41380-019-0481-6. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]</ref>. These results suggest these networks may be an intrinsic aspect of neural activity.
+  }}</ref><ref>Uddin LQ, Karlsgodt KH. Future directions for examination of brain networks in neurodevelopmental disorders. J. Clin. Child Adolesc. Psychol. 2018;47:483–497. doi: 10.1080/15374416.2018.1443461. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]</ref><ref>Sripada C, et al. Prediction of neurocognition in youth from resting state fMRI. Mol. Psychiatry. 2020;25:3413–3421. doi: 10.1038/s41380-019-0481-6. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]</ref> Ces résultats suggèrent que ces réseaux peuvent être un aspect intrinsèque de l'activité neuronale.