Tactile texture signals in primate primary somatosensory cortex and their relation to subjective roughness intensity
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the hypothesis that a simple intensive code, based on mean firing rate, could explain the cortical representation of subjective roughness intensity and its invariance with scanning speed. We examined the sensitivity of neurons in the cutaneous, finger representation of primary somatosensory cortex (S1) to a wide range of textures [1 mm high, raised-dot surfaces; spatial periods (SPs), 1.5-8.5 mm], scanned under the digit tips at different speeds (40-115 mm/s). Since subjective roughness estimates show a monotonic increase over this range and are independent of speed, we predicted that the mean firing rate of a subgroup of S1 neurons would share these properties. Single-unit recordings were made in four alert macaques (areas 3b, 1 and 2). Cells whose discharge rate showed a monotonic increase with SP, independent of speed, were particularly concentrated in area 3b. Area 2 was characterized by a high proportion of cells sensitive to speed, with or without texture sensitivity. Area 1 had intermediate properties. We suggest that area 3b and most likely area 1 play a key role in signaling roughness intensity, and that a mean rate code, signaled by both slowly and rapidly adapting neurons, is present at the level of area 3b. Finally, the substantial proportion of neurons that showed a monotonic change in discharge limited to a small range of SPs (often independent of response saturation) could play a role in discriminating smaller changes in SP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».