Extracting Message Inter-Departure Time Distributions from the Human Electroencephalogram
Notice bibliographique
Résumé
The complex connectivity of the cerebral cortex is a topic of much study, yet the link between structure and function is still unclear. The processing capacity and throughput of information at individual brain regions remains an open question and one that could potentially bridge these two aspects of neural organization. The rate at which information is emitted from different nodes in the network and how this output process changes under different external conditions are general questions that are not unique to neuroscience, but are of interest in multiple classes of telecommunication networks. In the present study we show how some of these questions may be addressed using tools from telecommunications research. An important system statistic for modeling and performance evaluation of distributed communication systems is the time between successive departures of units of information at each node in the network. We describe a method to extract and fully characterize the distribution of such inter-departure times from the resting-state electroencephalogram (EEG). We show that inter-departure times are well fitted by the two-parameter Gamma distribution. Moreover, they are not spatially or neurophysiologically trivial and instead are regionally specific and sensitive to the presence of sensory input. In both the eyes-closed and eyes-open conditions, inter-departure time distributions were more dispersed over posterior parietal channels, close to regions which are known to have the most dense structural connectivity. The biggest differences between the two conditions were observed at occipital sites, where inter-departure times were significantly more variable in the eyes-open condition. Together, these results suggest that message departure times are indicative of network traffic and capture a novel facet of neural activity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».