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Enregistrement W2332264103 · doi:10.1152/jn.00919.2013

Hand placement near the visual stimulus improves orientation selectivity in V2 neurons

2015· article· en· W2332264103 sur OpenAlexafffund
Carolyn J. Perry, Lauren E. Sergio, J. Douglas Crawford, Mazyar Fallah

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensCanadians Living with HIVYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStimulus (psychology)Receptive fieldOrientation (vector space)GazeNeuroscienceVisual spacePsychologyComputer scienceSensory systemSharpeningArtificial intelligenceCommunicationComputer visionCognitive psychologyPerceptionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Often, the brain receives more sensory input than it can process simultaneously. Spatial attention helps overcome this limitation by preferentially processing input from a behaviorally-relevant location. Recent neuropsychological and psychophysical studies suggest that attention is deployed to near-hand space much like how the oculomotor system can deploy attention to an upcoming gaze position. Here we provide the first neuronal evidence that the presence of a nearby hand enhances orientation selectivity in early visual processing area V2. When the hand was placed outside the receptive field, responses to the preferred orientation were significantly enhanced without a corresponding significant increase at the orthogonal orientation. Consequently, there was also a significant sharpening of orientation tuning. In addition, the presence of the hand reduced neuronal response variability. These results indicate that attention is automatically deployed to the space around a hand, improving orientation selectivity. Importantly, this appears to be optimal for motor control of the hand, as opposed to oculomotor mechanisms which enhance responses without sharpening orientation selectivity. Effector-based mechanisms for visual enhancement thus support not only the spatiotemporal dissociation of gaze and reach, but also the optimization of vision for their separate requirements for guiding movements.

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)0,001
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 enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,301

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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