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Enregistrement W2304438957 · doi:10.1093/cercor/bhv320

Neural Processing of Second-Order Motion in the Suprasylvian Cortex of the Cat

2016· article· en· W2304438957 sur OpenAlexafffund
Laurent Bussieres, Christian Casanova

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStimulus (psychology)NeurosciencePrimateMacaqueSpatial frequencyContrast (vision)GratingLuminancePhysicsPsychologyOpticsBiologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuronal responses to second-order motion, that is, to spatiotemporal variations of texture or contrast, have been reported in several cortical areas of mammals, including the middle-temporal (MT) area in primates. In this study, we investigated whether second-order responses are present in the cat posteromedial lateral suprasylvian (PMLS) cortex, a possible homolog of the primate area MT. The stimuli used were luminance-based sine-wave gratings (first-order) and contrast-modulated carrier stimuli (second-order), which consisted of a high-spatial-frequency static grating (carrier) whose contrast was modulated by a low-spatial-frequency drifting grating (envelope). Results indicate that most PMLS neurons responded to second-order motion and for the vast majority of cells, first- and second-order preferred directions were conserved. However, responses to second-order stimuli were significantly reduced when compared to those evoked by first-order gratings. Circular variance was increased for second-order stimuli, indicating that PMLS direction selectivity was weaker for this type of stimulus. Finally, carrier orientation selectivity was either absent or very broad and had no influence on the envelope's orientation selectivity. In conclusion, our data show that PMLS neurons exhibit similar first- and second-order response profiles and that, akin primate area MT cells, they perform a form-cue invariant analysis of motion signals.

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 enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,207

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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