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Enregistrement W2158274323 · doi:10.1002/hipo.22531

Distributed category‐specific recognition‐memory signals in human perirhinal cortex

2015· article· en· W2158274323 sur OpenAlexafffund
Chris B. Martin, Rosemary A. Cowell, Paul L. Gribble, Jessey Wright, Stefan Köhler

Notice bibliographique

RevueHippocampus · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésVoxelPerirhinal cortexPattern recognition (psychology)Functional magnetic resonance imagingPsychologyCognitive neuroscience of visual object recognitionTemporal lobeArtificial intelligenceSet (abstract data type)NeuroscienceRecognition memoryCognitive psychologyComputer scienceObject (grammar)Cognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence from a large body of research suggests that perirhinal cortex (PrC), which interfaces the medial temporal lobe with the ventral visual pathway for object identification, plays a critical role in item-based recognition memory. The precise manner in which PrC codes for the prior occurrence of objects, however, remains poorly understood. In the present functional magnetic resonance imaging (fMRI) study, we used multivoxel pattern analyses to examine whether the prior occurrence of faces is coded by distributed patterns of PrC activity that consist of voxels with decreases as well as increases in signal. We also investigated whether pertinent voxels are preferentially tuned to the specific object category to which judged stimuli belong. We found that, when no a priori constraints were imposed on the direction of signal change, activity patterns that allowed for successful classification of recognition-memory decisions included some voxels with decreases and others with increases in signal in association with perceived prior occurrence. Moreover, successful classification was obtained in the absence of a mean difference in activity across the set of voxels in these patterns. Critically, we observed a positive relationship between classifier accuracy and behavioral performance across participants. Additional analyses revealed that voxels carrying diagnostic information for classification of memory decisions showed category specificity in their tuning for faces when probed with an independent functional localizer in a nonmnemonic task context. These voxels were spatially distributed in PrC, and extended beyond the contiguous voxel clusters previously described as the anterior temporal face patch. Our findings provide support for proposals, recently raised in the neurophysiological literature, that the prior occurrence of objects is coded by distributed PrC representations. They also suggest that the stimulus category to which an item belongs shapes the organization of these distributed representations.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,004

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,198 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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