Empirical and theoretical aspects of generation and transfer of information in a neuromagnetic source network
Notice bibliographique
Résumé
Variability in source dynamics across the sources in an activated network may be indicative of how the information is processed within a network. Information-theoretic tools allow one not only to characterize local brain dynamics but also to describe interactions between distributed brain activity. This study follows such a framework and explores the relations between signal variability and asymmetry in mutual interdependencies in a data-driven pipeline of non-linear analysis of neuromagnetic sources reconstructed from human magnetoencephalographic (MEG) data collected as a reaction to a face recognition task. Asymmetry in non-linear interdependencies in the network was analyzed using transfer entropy, which quantifies predictive information transfer between the sources. Variability of the source activity was estimated using multi-scale entropy, quantifying the rate of which information is generated. The empirical results are supported by an analysis of synthetic data based on the dynamics of coupled systems with time delay in coupling. We found that the amount of information transferred from one source to another was correlated with the difference in variability between the dynamics of these two sources, with the directionality of net information transfer depending on the time scale at which the sample entropy was computed. The results based on synthetic data suggest that both time delay and strength of coupling can contribute to the relations between variability of brain signals and information transfer between them. Our findings support the previous attempts to characterize functional organization of the activated brain, based on a combination of non-linear dynamics and temporal features of brain connectivity, such as time delay.
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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 | 0,004 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».