A Hierarchy of Temporal Receptive Windows in Human Cortex
Notice bibliographique
Résumé
Real-world events unfold at different time scales and, therefore, cognitive and neuronal processes must likewise occur at different time scales. We present a novel procedure that identifies brain regions responsive to sensory information accumulated over different time scales. We measured functional magnetic resonance imaging activity while observers viewed silent films presented forward, backward, or piecewise-scrambled in time. Early visual areas (e.g., primary visual cortex and the motion-sensitive area MT+) exhibited high response reliability regardless of disruptions in temporal structure. In contrast, the reliability of responses in several higher brain areas, including the superior temporal sulcus (STS), precuneus, posterior lateral sulcus (LS), temporal parietal junction (TPJ), and frontal eye field (FEF), was affected by information accumulated over longer time scales. These regions showed highly reproducible responses for repeated forward, but not for backward or piecewise-scrambled presentations. Moreover, these regions exhibited marked differences in temporal characteristics, with LS, TPJ, and FEF responses depending on information accumulated over longer durations (approximately 36 s) than STS and precuneus (approximately 12 s). We conclude that, similar to the known cortical hierarchy of spatial receptive fields, there is a hierarchy of progressively longer temporal receptive windows in the human brain.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».