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Enregistrement W2891337590 · doi:10.1101/413815

Transsaccadic feature interactions in multiple reference frames: an fMRIa study

2018· preprint· en· W2891337590 sur OpenAlexaff
Bianca R. Baltaretu, Benjamin T. Dunkley, Simona Monaco, Ying Chen, J. Douglas Crawford

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensQueen's UniversitySickKids FoundationYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupramarginal gyrusNeurosciencePsychologySaccadic maskingPosterior parietal cortexPremotor cortexMiddle frontal gyrusSaccadeSuperior frontal gyrusIntraparietal sulcusFrontal eye fieldsStimulus (psychology)Extrastriate cortexMiddle temporal gyrusVisual cortexEye movementCognitive psychologyCognitionAnatomyFunctional magnetic resonance imagingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transsaccadic integration of visual features can operate in various frames of reference, but the corresponding neural mechanisms have not been differentiated. A recent fMRIa (adaptation) study identified two cortical regions in supramarginal gyrus (SMG) and extrastriate cortex that were sensitive to transsaccadic changes in stimulus orientation (Dunkley et al., 2016). Here, we modified this paradigm to identify the neural correlates for transsaccadic comparison of object orientations in: 1) Spatially Congruent (SC), 2) Retinally Congruent (RC) or 3) Spatially Incongruent (SI)) coordinates. Functional data were recorded from 12 human participants while they observed a grating (oriented 45° or 135°) before a saccade, and then judged whether a post-saccadic grating (in SC, RC, or SI configuration) had the same or different orientation. Our analysis focused on areas that showed a significant repetition suppression (Different > Same) or repetition enhancement (Same > Different) BOLD responses. Several cortical areas were significantly modulated in all three conditions: premotor/motor cortex (likely related to the manual response), and posterior-middle intraparietal sulcus. In the SC condition, uniquely activated areas included left SMG and left lateral occipitotemporal gyrus (LOtG). In the RC condition, unique areas included inferior frontal gyrus and the left lateral BA 7. In the SI condition, uniquely activated areas included the frontal eye field, medial BA 7, and right LOtG. Overall, the SC results were significantly different from both RC and SI. These data suggest that different cortical networks are used to compare pre- and post-saccadic orientation information, depending on the spatial nature of the task. Significance Statement Every time one makes a saccade, the brain must compare and integrate stored visual information with new information. It has recently been shown that ‘transsaccadic integration’ of visual object orientation involves specific areas within parietal and occipital cortex (Dunkley et al., 2016). Here, we show that this pattern of cortical activation also depends on the spatial nature of the task: when the visual object is fixed relative to space, the eye, or relative to neither space nor the eye, different frontal, parietal, and occipital regions are engaged. More generally, these findings suggest that different aspects of trans-saccadic integration flexibly employ different cortical networks.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,325
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 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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