Parahippocampal cortex is involved in material processing through echolocation in blind echolocation experts
Notice bibliographique
Résumé
People, in addition to animals such as bats and dolphins, can utilize echolocation to navigate through their environments. In fact, there are blind people who have learned to navigate by emitting mouth clicks and listening to the returning echoes. Previous echolocation research has shown that blind people can use echoes from their own vocalizations to discriminate between different materials such as velvet or glass (Kellogg, W.N., 1962, Science 137: 399-404). Importantly, apart from providing a sound-reflecting surface, the materials were always silent. Here we present data from an fMRI experiment that investigated the neural activity underlying the processing of materials through echolocation. Three blind echolocation experts (all males) took part in the experiment. First, we made binaural sound recordings in the ears of each participant while he made clicks in the presence of one of three different materials (fleece, foliage or whiteboard), or while he made clicks in an empty room. During fMRI scanning these recordings were played back to participants. Remarkably, based on the recordings alone, participants were able to identify each of the three materials reliably, as well as the empty room. Furthermore, a whole brain analysis, in which we contrasted the brain activity that occurred when participants listened to material recordings versus when they listened to empty-room recordings, revealed a material-related increase in BOLD activation in a region of parahippocampal cortex. This region of parahippocampal cortex has previously been found to be involved in the processing of the material properties of objects signalled by visual or auditory cues (Arnott et al., 2008, NeuroImage 43: 368-378). Thus, our results are consistent with the idea that material processing by means of echolocation relies on a multi-modal material processing area in parahippocampal cortex. Meeting abstract presented at VSS 2012
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».