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Enregistrement W2104384805 · doi:10.1523/jneurosci.1256-10.2010

Neuronal Activity in the Visual Cortex Reveals the Temporal Order of Cognitive Operations

2010· article· en· W2104384805 sur OpenAlexaff
Sancho Moro, M. Tolboom, Paul S. Khayat, Pieter R. Roelfsema

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEuropean Commission
Mots-clésTask (project management)Visual cortexVisual searchTracingPremovement neuronal activityComputer scienceCognitionBrain activity and meditationNeuroscienceVisual processingSensory processingTRACE (psycholinguistics)Sensory systemPsychologyArtificial intelligenceElectroencephalographyPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most mental processes consist of a number of processing steps that are executed sequentially. The timing of the individual mental operations can usually only be estimated indirectly, from the pattern of reaction times. In vision, however, many processing steps are associated with the modulation of neuronal activity in early visual areas. Here we exploited this association to elucidate the time course of neuronal activity related to each of the self-paced mental processing steps in complex visual tasks. We trained monkeys to perform two tasks, search-trace and trace-search, which required performing a sequence of two operations: a visual search for a specific color and the mental tracing of a curve. We used multielectrode recording techniques to monitor the representations of multiple visual items in area V1 at the same time and found that the relevant curve as well as the target of visual search evoked enhanced neuronal activity with a timing that depended on the order of operations. This modulation of neuronal activity in early visual areas could allow these areas to (1) act as a cognitive blackboard that permits the exchange of information between successive processing steps of a sequential visual task and to (2) contribute to the orderly progression of task-dependent endogenous attention shifts that are driven by task structure and evolve over hundreds of milliseconds.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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