The “Inferior Temporal Numeral Area” distinguishes numerals from other character categories during passive viewing: A representational similarity analysis
Notice bibliographique
Résumé
A region in the posterior inferior temporal gyrus (pITG) is thought to be specialized for processing Arabic numerals, but fMRI studies that compared passive viewing of numerals to other character types (e.g., letters and novel characters) have not found evidence of numeral preference in the pITG. However, recent studies showed that the engagement of the pITG is modulated by attention and task contexts, suggesting that passive viewing paradigms may be ill-suited for examining numeral specialization in the pITG. It is possible, however, that even if the strengths of responses to different category types are similar, the distributed response patterns (i.e., neural representations) in a candidate numeral-preferring pITG region ("pITG-numerals") may reveal categorical distinctions, even during passive viewing. Using representational similarity analyses with three datasets that share the same task paradigm and stimulus sets (total N = 88), we tested whether the neural representations of digits, letters, and novel characters in pITG-numerals were organized according to visual form and/or conceptual categories (e.g., familiar versus novel, numbers versus others). Small-scale frequentist and Bayesian meta-analyses of our dataset-specific findings revealed that the organization of neural representations in pITG-numerals is unlikely to be described by differences in abstract shape, but can be described by a categorical "digits versus letters" distinction, or even a "digits versus others" distinction (suggesting greater numeral sensitivity). Evidence of greater numeral sensitivity during passive viewing suggest that pITG-numerals is likely part of a neural pathway that has been developed for automatic processing of objects with potential numerical relevance. Given that numerals and letters do not differ categorically in terms of shape, categorical distinction in pITG-numerals during passive viewing must reflect ontogenetic differentiation of symbol set representations based on repeated usage of numbers and letters in differing task contexts.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».