Functionally Separable Font-invariant and Font-sensitive Neural Populations in Occipitotemporal Cortex
Notice bibliographique
Résumé
Reading relies on the rapid visual recognition of words viewed in a wide variety of fonts. We used fMRI to identify neural populations showing reduced fMRI responses to repeated words displayed in different fonts ("font-invariant" repetition suppression). We also identified neural populations showing greater fMRI responses to words repeated in a changing font as compared with words repeated in the same font ("font-sensitive" release from repetition suppression). We observed font-invariant repetition suppression in two anatomically distinct regions of the left occipitotemporal cortex (OT), a "visual word form area" in mid-fusiform cortex, and a more posterior region in the middle occipital gyrus. In contrast, bilateral shape-selective lateral occipital cortex and posterior fusiform showed considerable sensitivity to font changes during the viewing of repeated words. Although the visual word form area and the left middle occipital gyrus showed some evidence of font sensitivity, both regions showed a relatively greater degree of font invariance than font sensitivity. Our results show that the neural mechanisms in the left OT involved in font-invariant word recognition are anatomically distinct from those sensitive to font-related shape changes. We conclude that font-invariant representation of visual word form is instantiated at multiple levels by anatomically distinct neural mechanisms within the left OT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».