Salient images: Evidence for a component process architecture for visual imagination
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability to visualise different people and places in imagination is a core element of human cognition. Contemporary neuroimaging research highlights regions of primary visual cortex as important in instantiating images in the mind’s eye. Here we combine task-based functional magnetic resonance imaging with measures of intrinsic brain organisation to show the ventral attention, or salience, network, also plays an important role in visual imagination. In a task-based study we replicated prior observations of regions of medial occipital cortex, including Brodmann Area 17, showing greater neural activity during imagination than when perceiving similar stimuli. In addition, we found regions of the ventral attention network, and in particular right dorsolateral prefrontal cortex (BA 9/46), were activated by the same acts of imagination. In a subsequent resting-state study, we demonstrated medial occipital cortex regions form a functional network with regions of the ventral attention network that were also active during imagination. Furthermore, this pattern was maximised in an overlapping region of right dorsolateral prefrontal cortex for individuals whose self-reported imagery had stronger negative affect. Together these data suggest visual imagination relies on functional interactions between regions of primary visual cortex with the ventral attention system, and in particular, with a region of right dorsolateral prefrontal cortex.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».