MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2131490110 · doi:10.1093/cercor/bhl084

Activation of Area MT/V5 and the Right Inferior Parietal Cortex during the Discrimination of Transient Direction Changes in Translational Motion

2006· article· en· W2131490110 sur OpenAlexafffund
Julio Martínez-Trujillo, Douglas Cheyne, William Gaetz, Evgueni Simine, John K. Tsotsos

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork UniversityHospital for Sick ChildrenMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMagnetoencephalographyNeuroscienceFunctional magnetic resonance imagingSensory systemParietal lobeMotion perceptionPerceptionPosterior parietal cortexTransient (computer programming)PsychologyComputer scienceElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The perception of changes in the direction of objects that translate in space is an important function of our visual system. Here we investigate the brain electrical phenomena underlying such a function by using a combination of magnetoencephalography (MEG) and magnetic resonance imaging. We recorded MEG-evoked responses in 9 healthy human subjects while they discriminated the direction of a transient change in a translationally moving random dot pattern presented either to the right or to the left of a central fixation point. We found that responses reached their maximum in 2 main regions corresponding to motion processing area middle temporal (MT)/V5 contralateral to the stimulated visual field, and to the right inferior parietal lobe (rIPL). The activation latencies were very similar in both regions ( approximately 135 ms) following the direction change onset. Our findings suggest that area MT/V5 provides the strongest sensory signal in response to changes in the direction of translational motion, whereas area rIPL may be involved either in the sensory processing of transient motion signals or in the processing of signals related to orienting of attention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations42
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCerebral CortexMême sujetVisual perception and processing mechanismsTravaux en français237 207