Brain areas involved in echolocation motion processing in blind echolocation experts
Notice bibliographique
Résumé
People can echolocate their distal environment by making mouth-clicks and listening to the click-echoes. In previous work that used functional magnetic resonance imaging (fMRI) we have shown that the processing of echolocation motion increases activity in posterior/inferior temporal cortex (Thaler et al. , 2011). In the current study we investigated, if brain areas that are sensitive to echolocation motion in blind echolocation experts correspond to visual motion area MT+. To this end we used fMRI to measure brain activity of two early blind echolocation experts while they listened to recordings of echolocation and auditory source sounds that could be either moving or stationary, and that could be located either to the left or to the right of the listener. A whole brain analysis revealed that echo motion and source motion activated different brain areas in posterior/inferior temporal cortex. Furthermore, the relative spatial arrangement of echo and source motion areas appeared to match the relative spatial arrangement of area MT+ and source motion areas that has been reported for sighted people (Saenz et al. , 2008). Furthermore, we found that brain areas that were sensitive to echolocation motion showed a larger response to echo motion presented in contra-lateral space, a response pattern typical for visual motion processing in area MT+. In their entirety the data are consistent with the idea that brain areas that process echolocation motion in blind echolocation experts correspond to area MT+.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».