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Enregistrement W1978467589 · doi:10.1097/wnr.0b013e32821c5470

Neural activity involved in the perception of human and meaningful object motion

2007· article· en· W1978467589 sur OpenAlexaff
Naznin Virji‐Babul, Teresa Cheung, Daniel J. Weeks, Kimberly A. Kerns, Maggie Shiffrar

Notice bibliographique

RevueNeuroreport · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of VictoriaDown Syndrome Research Foundation
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésPerceptionNeuroscienceNeural activityObject (grammar)PsychologyMotion (physics)Motion perceptionCommunicationArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We characterized magnetoencephalographic responses during observation of point-light displays of human and object motion. Time courses of grand-mean source estimates were computed and time frequency maps were calculated. For both conditions, activity began in the posterior occipital and mid-parietal areas. Further, late peaks were observed in the parietal, sensory-motor and left temporal regions. Only observation of human motion resulted in activation of the right temporal area. Both viewing conditions resulted in alpha and beta event-related desynchronization over the parietal, sensory-motor and temporal areas. A significant increase in beta activity was seen in the posterior temporal region in the human motion condition. The visual analyses of human and object motion appear to involve both overlapping and divergent patterns of neural activity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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