Integrated Neural Processes for Defining Potential Actions and Deciding between Them: A Computational Model
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
To successfully accomplish a behavioral goal such as reaching for an object, an animal must solve two related problems: to decide which object to reach and to plan the specific parameters of the movement. Traditionally, these two problems have been viewed as separate, and theories of decision making and motor planning have been developed primarily independently. However, neural data suggests that these processes involve the same brain regions and are performed in an integrated manner. Here, a computational model is described that addresses both the question of how different potential actions are specified and how the brain decides between them. In the model, multiple potential actions are simultaneously represented as continuous regions of activity within populations of cells in frontoparietal cortex. These representations engage in a competition for overt execution that is biased by modulatory influences from prefrontal cortex. The model neural populations exhibit activity patterns that correlate with both the spatial metrics of potential actions and their associated decision variables, in a manner similar to activities in parietal, prefrontal, and premotor cortex. The model therefore suggests an explanation for neural data that have been hard to account for in terms of serial theories that propose that decision making occurs before action planning. In addition to simulating the activity of individual neurons during decision tasks, the model also reproduces key aspects of the spatial and temporal statistics of human choices and makes a number of testable predictions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle