fMRI reveals greater within‐ than between‐hemifield integration in the human lateral occipital cortex
Notice bibliographique
Résumé
Early visual areas within each hemisphere (V1, V2, V3/VP, V4v) contain distinct representations of the upper and lower quadrants of the contralateral hemifield. As receptive field size increases, the retinotopy in higher-tier visual areas becomes progressively less distinct. Using functional magnetic resonance imaging (fMRI) to map the visual fields, we found that an intermediate level visual area, the lateral occipital region (LO), contains retinotopic maps with a contralateral bias, but with a combined representation of the upper and lower visual field. Moreover, we used the technique of fMRI adaptation to determine whether neurons in LO code for both the upper and lower contralateral quadrants. We found that even when visual stimulus locations are equivalent across comparisons, the LO was more sensitive to location changes that crossed hemifields than location changes within a hemifield. These results suggested that within high-tier visual areas the increasing integration of visual field information is a two-stage process. The upper and lower visual representations are combined first, in LO, then the left and right representations. Furthermore, these results provided evidence for a neural mechanism to explain behavioral findings of greater integration within than between hemifields.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».