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Enregistrement W2915455725 · doi:10.3389/fneur.2019.00142

Functional Neuroanatomy of Vertical Visual Perception in Humans

2019· article· en· W2915455725 sur OpenAlexaff
Arnaud Saj̈, Liliane Borel, Jacques Honoré

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueMinistère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche
Mots-clésPerceptionPsychologyBrainstemVestibular systemNeuroanatomyNeuroscienceVisual perceptionAudiologyCognitive psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vertical representation is central to posture control, as well as to spatial perception and navigation. This representation has been studied for a long time in patients with vestibular disorders and more recently in patients with hemispheric damage, in particular in those with right lesions causing spatial or postural deficits. The aim of the study was to determine the brain areas involved in the visual perception of the vertical. Sixteen right-handed healthy participants were evaluated using fMRI while they were judging the verticality of lines or, in a control task, the color of the same lines. The brain bases of the vertical perception proved to involve a bilateral temporo-occipital and parieto-occipital cortical network, with a right dominance tendency, associated with cerebellar and brainstem areas. Consistent with the outcomes of neuroanatomical studies in stroke patients, The data of this original fMRI study in healthy subjects provides new insights into brain networks associated with vertical perception which is typically impaired in both vestibular and spatial neglect patients. Interestingly, these networks include not only brain areas associated with postural control but also areas implied in body representation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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