A Distributed Cortical Representation Underlies Crossmodal Object Recognition in Rats
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms by which the brain integrates the unimodal sensory features of an object into a comprehensive multimodal object representation are poorly understood. We have recently developed a procedure for assessing crossmodal object recognition (CMOR) and object feature binding in rats using a modification of the spontaneous object recognition (SOR) paradigm. Here we show for the first time that rats are capable of spontaneous crossmodal object recognition when they are asked to recognize a visually presented object having previously only explored the tactile features of that object. Moreover, rats with bilateral perirhinal cortex (PRh) lesions were impaired on the CMOR task and a visual-only, but not a tactile-only, version of SOR. Conversely, rats with bilateral posterior parietal cortex (PPC) lesions were impaired on the CMOR and tactile-only tasks but not the visual-only task. Finally, crossmodal object recognition ability was severely and selectively impaired in rats with unilateral lesions made to PRh and PPC in opposite hemispheres. Thus, spontaneous tactile-to-visual crossmodal object recognition in rats relies on an object representation that requires functional interaction between PRh and PPC, which appear to mediate the visual and tactile information-processing demands of the task, respectively. These results imply that, at least under certain conditions, the separate sensory features of an object are represented in a distributed manner in the cortex. The novel paradigm introduced here should be a valuable tool for further study of the neurobiological bases of crossmodal cognition and object feature binding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».