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Enregistrement W2954790583 · doi:10.1523/jneurosci.3160-18.2019

Perceptual Function and Category-Selective Neural Organization in Children with Resections of Visual Cortex

2019· article· en· W2954790583 sur OpenAlexaff
Tina T. Liu, Erez Freud, Christina Patterson, Marlene Behrmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Eye InstituteCarnegie Mellon University
Mots-clésPsychologyVisual cortexPerceptionNeuroscienceCognitive psychologyPopulationCortex (anatomy)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The consequences of cortical resection, a treatment for humans with pharmaco-resistant epilepsy, provide a unique opportunity to advance our understanding of the nature and extent of cortical (re)organization. Despite the importance of visual processing in daily life, the neural and perceptual sequellae of occipitotemporal resections remain largely unexplored. Using psychophysical and fMRI investigations, we compared the neural and visuoperceptual profiles of 10 children or adolescents following unilateral cortical resections and their age-and gender-matched controls. Dramatically, with the exception of two individuals, both of whom had relatively greater cortical alterations, all patients showed normal perceptual performance on tasks of intermediate-and high-level vision, including face and object recognition. Consistently, again with the exception of the same two individuals, both univariate and multivariate fMRI analyses revealed normal selectivity and representational structure of category-selective regions. Furthermore, the spatial organization of categoryselective regions obeyed the typical medial-to-lateral topographic organization albeit unilaterally in the structurally preserved hemisphere rather than bilaterally. These findings offer novel insights into the malleability of cortex in the pediatric population and suggest that, although experience may be necessary for the emergence of neural category-selectivity, this emergence is not necessarily contingent on the integrity of particular cortical structures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · 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'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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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