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Enregistrement W2304551657 · doi:10.7554/elife.16167

A neural basis for the spatial suppression of visual motion perception

2016· article· en· W2304551657 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueeLife · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStimulus (psychology)Surround suppressionNeuroscienceReceptive fieldPerceptionSensory systemMotion perceptionVisual perceptionPsychophysicsPsychologyVisual cortexSecond-order stimulusCommunicationCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In theory, sensory perception should be more accurate when more neurons contribute to the representation of a stimulus. However, psychophysical experiments that use larger stimuli to activate larger pools of neurons sometimes report impoverished perceptual performance. To determine the neural mechanisms underlying these paradoxical findings, we trained monkeys to discriminate the direction of motion of visual stimuli that varied in size across trials, while simultaneously recording from populations of motion-sensitive neurons in cortical area MT. We used the resulting data to constrain a computational model that explained the behavioral data as an interaction of three main mechanisms: noise correlations, which prevented stimulus information from growing with stimulus size; neural surround suppression, which decreased sensitivity for large stimuli; and a read-out strategy that emphasized neurons with receptive fields near the stimulus center. These results suggest that paradoxical percepts reflect tradeoffs between sensitivity and noise in neuronal populations.

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.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,285 · 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