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Enregistrement W2089114146 · doi:10.1111/ejn.12215

Activity patterns in the category‐selective occipitotemporal cortex predict upcoming motor actions

2013· article· en· W2089114146 sur OpenAlexafffund
Jason P. Gallivan, Craig S. Chapman, D. Adam McLean, J. Randall Flanagan, Jody C. Culham

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neuroscience · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of AlbertaQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationCanadian Institutes of Health ResearchHealth Research Board
Mots-clésFunctional magnetic resonance imagingPsychologyNeuroscienceTranscranial magnetic stimulationBrain activity and meditationPerceptionNeuropsychologyBrain mappingVisual cortexCognitive psychologyCommunicationCognitionStimulationElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Converging lines of evidence point to the occipitotemporal cortex (OTC) as a critical structure in visual perception. For instance, human functional magnetic resonance imaging (fMRI) has revealed a modular organisation of object-selective, face-selective, body-selective and scene-selective visual areas in the OTC, and disruptions to the processing within these regions, either in neuropsychological patients or through transcranial magnetic stimulation, can produce category-specific deficits in visual recognition. Here we show, using fMRI and pattern classification methods, that the activity in the OTC also represents how stimuli will be interacted with by the body--a level of processing more traditionally associated with the preparatory activity in sensorimotor circuits of the brain. Combining functional mapping of different OTC areas with a real object-directed delayed movement task, we found that the pre-movement spatial activity patterns across the OTC could be used to predict both the action of an upcoming hand movement (grasping vs. reaching) and the effector (left hand vs. right hand) to be used. Interestingly, we were able to extract this wide range of predictive movement information even though nearly all OTC areas showed either baseline-level or below baseline-level activity prior to action onset. Our characterisation of different OTC areas according to the features of upcoming movements that they could predict also revealed a general gradient of effector-to-action-dependent movement representations along the posterior-anterior OTC axis. These findings suggest that the ventral visual pathway, which is well known to be involved in object recognition and perceptual processing, plays a larger than previously expected role in preparing object-directed hand actions.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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

Citations77
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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