MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2949359100 · doi:10.1162/jocn_a_01434

Protracted Developmental Trajectory of Shape Processing along the Two Visual Pathways

2019· article· en· W2949359100 sur OpenAlexaff
Erez Freud, David C. Plaut, Marlene Behrmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésPsychologyDorsumVisual systemNeuroscienceSimilarity (geometry)PerceptionVision for perception and vision for actionVisual perceptionAnatomyBiologyVisual cortexComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies of the emergence of shape representations in childhood have focused primarily on the ventral visual pathway. Importantly, however, there is increasing evidence that, in adults, the dorsal pathway also represents shape-based information. These dorsal representations follow a gradient with more posterior regions being more shape-sensitive than anterior regions and with representational similarity in some posterior regions that is equivalent to that observed in some ventral regions. To explore the emergence and nature of dorsal shape representations in development, we acquired both fMRI BOLD signals and behavioral data in children (aged 8-10 years) using a parametric image scrambling paradigm. Children exhibited adult-like large-scale organization of shape processing along both ventral and dorsal pathways. Also, as in adults, the activation profiles of children's posterior dorsal and ventral regions were correlated with recognition performance, reflecting a possible contribution of these signals to perception. There were age-related changes, however, with children being more affected by the distortion of shape information than adults, both behaviorally and neurally. These findings reveal that shape-processing mechanisms along both dorsal and ventral pathways are subject to a protracted developmental trajectory.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cognitive NeuroscienceMême sujetVisual perception and processing mechanismsTravaux en français237 207