Multiple scales of organization for object selectivity in ventral visual cortex
Notice bibliographique
Résumé
Object knowledge is hierarchical. For example, a Labrador belongs to the category of dogs, all dogs are mammals, and all mammals are animals. Several hypotheses have been proposed about how this hierarchical property of object representations might be reflected in the spatial organization of ventral visual cortex. For example, all exemplars of a basic-level category might activate the same feature columns or cortical patches (e.g., Tanaka, 2003, Cerebral Cortex), so that a differentiation between specific exemplars is only possible by comparing the responses of neurons within these columns or patches. According to this view, category selectivity would be organized at a larger spatial scale compared to exemplar selectivity. Little empirical evidence is available for such proposals from monkey studies, and no direct evidence from experiments with human subjects. Here we describe a new method in which we use fMRI data to infer differences between stimulus properties in the scale at which they are organized. The method is based on the reasoning that spatial smoothing of fMRI data will have a larger beneficial effect for a larger-scale functional organization. We applied this method to several datasets, including an experiment in which basic-level category selectivity (e.g., face versus building) was compared with subordinate-level selectivity (e.g., rural building versus skyscraper). The results reveal a significantly larger beneficial effect of smoothing for basic-level selectivity compared to subordinate-level selectivity. This is in line with the proposal that selectivity for stimulus properties that underlie finer distinctions between objects is organized at a finer scale than selectivity for stimulus properties that differentiate basic-level categories. This finding confirms the existence of multiple scales of organization in ventral visual cortex.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».