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Enregistrement W2078606161 · doi:10.1167/12.9.587

Transcranial Magnetic Stimulation to the Transverse Occipital Sulcus Affects Scene but not Object Processing

2012· article· en· W2078606161 sur OpenAlexaff
Rachel E. Ganaden, Caitlin Mullin, Jennifer K. E. Steeves

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorizationTranscranial magnetic stimulationObject (grammar)Superior temporal sulcusSulcusCognitive neuroscience of visual object recognitionComputer visionPerceptionArtificial intelligenceVisual processingPsychologyComputer scienceVisual perceptionCommunicationCognitive psychologyNeuroscienceStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, it was theorized that the human visual system identifies and classifies scenes in a bottom-up, object-centered approach, such that scene processing can only occur once the objects within a scene are identified. Conversely, recent research suggests a more top-down approach, such that the global image features of a scene are sufficient for the recognition and categorization of a scene. Moreover, we have shown that disrupting object processing with repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) actually enhances scene processing possibly through a release of inhibitory mechanisms (Mullin & Steeves, 2011). The present study examines the effects of rTMS to the left transverse occipital sulcus (TOS), an area implicated in scene perception. In two separate sessions, we performed online functionally-guided rTMS to the left TOS and the vertex (control site) while participants performed an object and scene classification task. Each session included no rTMS trials. Participants were presented with a stream of scene and object images and were asked to indicate as quickly and accurately as possible whether they were manmade or natural. Preliminary results suggest that unlike rTMS to object areas, which produces a release of inhibition on scene processing, inhibiting the TOS does not affect object categorization. This suggests that there is not a mutual release of inhibition from scenes to objects in this top-down approach to image processing. However, transiently interrupting the TOS resulted in longer latencies and lower accuracy rates for scene processing compared to the control conditions. Given that the parahippocampal place area (PPA), a key region in the scene processing network, presumably remains intact with rTMS to the TOS, this suggests that the TOS must nonetheless play an important role in this network. Meeting abstract presented at VSS 2012

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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