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Enregistrement W2594018045 · doi:10.1523/jneurosci.3300-16.2017

The Lateral Occipital Cortex Is Selective for Object Shape, Not Texture/Color, at Six Months

2017· article· en· W2594018045 sur OpenAlexfundno aff
Lauren L. Emberson, Stephen L. Crosswhite, John E. Richards, Richard Ν. Aslin

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchNational Science Foundation
Mots-clésVisual cortexPsychologyHuman visual system modelCognitive psychologyNeuroimagingFunctional magnetic resonance imagingPopulationVisual perceptionFunctional neuroimagingNeuroscienceArtificial intelligencePerceptionComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding how the human visual system develops is crucial to understanding the nature and organization of our complex and varied visual representations. However, previous investigations of the development of the visual system using fMRI are primarily confined to a subset of the visual system (high-level vision: faces, scenes) and relatively late in visual development (starting at 4–5 years of age). The current study extends our understanding of human visual development by presenting the first systematic investigation of a mid-level visual region [the lateral occipital cortex (LOC)] in a population much younger than has been investigated in the past: 6 month olds. We use functional near-infrared spectroscopy (fNIRS), an emerging optical method for recording cortical hemodynamics, to perform neuroimaging with this very young population. Whereas previous fNIRS studies have suffered from imprecise neuroanatomical localization, we rely on the most rigorous MR coregistration of fNIRS data to date to image the infant LOC. We find surprising evidence that at 6 months the LOC has functional specialization that is highly similar to adults. Following Cant and Goodale (2007), we investigate whether the LOC tracks shape information and not other cues to object identity (e.g., texture/material). This finding extends evidence of LOC specialization from early childhood into infancy and earlier than developmental trajectories of high-level visual regions. SIGNIFICANCE STATEMENTUnderstanding visual development is crucial to understanding the nature of visual representations in the human brain. Previous studies of visual development have investigated children (4 years and older) and high-level visual areas. This study expands our knowledge of visual development by investigating the functional development of mid-level vision [lateral occipital cortex (LOC)] early in infancy. We find surprisingly adult-like functional specialization of the LOC by 6 months of age: infants exhibit shape selectivity, but not object selectivity, in this region.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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