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Enregistrement W2042120890 · doi:10.1167/3.9.147

FMRI activation related to preparatory set is correlated with saccade latency in human frontal eye fields but not in the supplementary motor area

2010· article· en· W2042120890 sur OpenAlexaff
Jason D. Connolly, Melvyn A. Goodale, Herbert C. Goltz, Douglas P. Munoz

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensQueen's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaccadePsychologyIntraparietal sulcusStimulus (psychology)Fixation (population genetics)Eye movementLatency (audio)AudiologyNeuroscienceCommunicationCognitive psychologyComputer scienceMedicineFunctional magnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variation in saccade latency in response to identical sensory stimuli has been attributed to variation in preparatory set. Here we report the first evidence for a relationship between saccade latency and set-related activity in the human frontal eye fields (FEF). Event-related fMRI was used to examine the activation time-courses during a preparatory gap period (2 sessions of 144 trials with 5 subjects), during which no visual stimulus was presented and no saccades were made. The subject simply anticipated the appearance of a flashed peripheral target. Each trial began with the presentation of a central fixation cue (3 s), followed by a green (pro-saccade) or red (anti-saccade) central instructional cue (3 s). This was followed by a 0 (no gap) or 2 s (gap) period of darkness, followed by appearance of a flashed peripheral target (100 ms). Saccade direction and latency were recorded during scanning for each subject. 2-S gap trials were sorted according to short (top 25%) vs. long (bottom 25%) saccade latencies. Examination of the time-courses of activation in the FEF for 2-s gap trials showed a greater build-up in activity during the gap period for short as compared to long latency saccades. In contrast, the supplementary motor area (SMA) exhibited preparatory activity that was not different for short- and long-latency saccades. Replicating our previous work, activation in the intraparietal sulcus (LIP+) did not show preparatory build-up during the gap. These data provide evidence that the FEF contributes to the generation of preparatory set and that such signals may underlie the observed behavioral variability. Moreover, the differences in the pattern of activation we observed in FEF, SMA, and LIP+ demonstrate a functional dissociation between these three primary human oculomotor areas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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