Functional Mapping of Face-Selective Regions in the Extrastriate Visual Cortex of the Marmoset
Notice bibliographique
Résumé
The cerebral cortex of humans and macaques has specialized regions for processing faces and other visual stimulus categories. It is unknown whether a similar functional organization exists in New World monkeys, such as the common marmoset (Callithrix jacchus), a species of growing interest as a primate model in neuroscience. To address this question, we measured selective neural responses in the brain of four awake marmosets trained to fix their gaze upon images of faces, bodies, objects, and control patterns. In two of the subjects, we measured high gamma-range field potentials from electrocorticography arrays implanted over a large portion of the occipital and inferotemporal cortex. In the other two subjects, we measured BOLD fMRI responses across the entire brain. Both techniques revealed robust, regionally specific patterns of category-selective neural responses. We report that at least six face-selective patches mark the occipitotemporal pathway of the marmoset, with the most anterior patches showing the strongest preference for faces over other stimuli. The similar appearance of these patches to previous findings in macaques and humans, including their apparent arrangement in two parallel pathways, suggests that core elements of the face processing network were present in the common anthropoid primate ancestor living ∼35 million years ago. The findings also identify the marmoset as a viable animal model system for studying specialized neural mechanisms related to high-level social visual perception in humans.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».