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Enregistrement W2950070267 · doi:10.1093/cercor/bhy014

Eye Movement Reinstatement and Neural Reactivation During Mental Imagery

2018· article· en· W2950070267 sur OpenAlexafffund
Michael B. Bone, Marie St‐Laurent, Christa Dang, Douglas A. McQuiggan, Jennifer D. Ryan, Bradley R. Buchsbaum

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMental imageFixation (population genetics)Eye movementPsychologyPerceptionStimulus (psychology)Cognitive psychologyCreative visualizationEye trackingNeural correlates of consciousnessVisual perceptionArtificial intelligenceCognitionComputer visionNeuroscienceVisualizationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Half a century ago, Donald Hebb posited that mental imagery is a constructive process that emulates perception. Specifically, Hebb claimed that visual imagery results from the reactivation of neural activity associated with viewing images. He also argued that neural reactivation and imagery benefit from the re-enactment of eye movement patterns that first occurred at viewing (fixation reinstatement). To investigate these claims, we applied multivariate pattern analyses to functional MRI (fMRI) and eye tracking data collected while healthy human participants repeatedly viewed and visualized complex images. We observed that the specificity of neural reactivation correlated positively with vivid imagery and with memory for stimulus image details. Moreover, neural reactivation correlated positively with fixation reinstatement, meaning that image-specific eye movements accompanied image-specific patterns of brain activity during visualization. These findings support the conception of mental imagery as a simulation of perception, and provide evidence consistent with the supportive role of eye movement in neural reactivation.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,275 · 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'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

Citations93
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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