Attention to Form or Surface Properties Modulates Different Regions of Human Occipitotemporal Cortex
Notice bibliographique
Résumé
We carried out 2 functional magnetic resonance imaging experiments to investigate the cortical mechanisms underlying the contribution of form and surface properties to object recognition. In experiment 1, participants performed same-different judgments in separate blocks of trials on pairs of unfamiliar "nonsense" objects on the basis of their form, surface properties (i.e., both color and texture), or orientation. Attention to form activated the lateral occipital (LO) area, whereas attention to surface properties activated the collateral sulcus (CoS) and the inferior occipital gyrus (IOG). In experiment 2, participants were required to make same-different judgments on the basis of texture, color, or form. Again attention to form activated area LO, whereas attention to texture activated regions in the IOG and the CoS, as well as regions in the lingual sulcus and the inferior temporal sulcus. Within these last 4 regions, activation associated with texture was higher than activation associated with color. No color-specific cortical areas were identified in these regions, although parts of V1 and the cuneus yielded higher activation for color as opposed to texture. These results suggest that there are separate form and surface-property pathways in extrastriate cortex. The extraction of information about an object's color seems to occur relatively early in visual analysis as compared with the extraction of surface texture, perhaps because the latter requires more complex computations.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».