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Enregistrement W2395026830 · doi:10.1038/srep20232

Semantic and emotional content of imagined representations in human occipitotemporal cortex

2016· article· en· W2395026830 sur OpenAlexaff
Daniel J. Mitchell, Rhodri Cusack

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilWellcome Trust
Mots-clésStimulus (psychology)PerceptionMental imageCognitive psychologyAuditory imageryPsychologyVisual cortexCognitionSensory systemTemporal cortexComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental imagery is a critical cognitive function, clinically important, but poorly understood. When visual objects are perceived, many of their sensory, semantic and emotional properties are represented in occipitotemporal cortex. Visual imagery has been found to activate some of the same brain regions, but it was not known what properties are re-created in these regions during imagery. We therefore examined the representation during imagery for two stimuli in depth, by comparing the pattern of fMRI response to the patterns evoked by the perception of 200 diverse objects chosen to de-correlate their properties. Real-time, adaptive stimulus selection allowed efficient sampling of this broad stimulus space. Our experiments show that occipitotemporal cortex, which encoded sensory, semantic and emotional properties during perception, can robustly represent semantic and emotional properties during imagery, but that these representations depend on the object being imagined and on individual differences in style and reported vividness of imagery.

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 enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,514

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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