Natural scene representations in the gamma band are prototypical across subjects
Notice bibliographique
Résumé
Prototypical brain responses describe similarity in neural representations between subjects in response to a natural stimulus. During natural movie viewing, for example, inter-subject correlation (ISC) measured by fMRI is high in visual areas (Hasson et al., 2004). But the electrophysiological basis for this fMRI ISC has been controversial. Previous reports have only found ISC in low frequency bands-below 12 Hz (Chang et al., 2015). These findings stand in contrast to reports that gamma band oscillations-30 to 90 Hz-are highly stimulus-driven in visual cortex (Perry et al., 2015). To resolve this discrepancy, we carried out both ISC estimation and a novel inter-subject representational correlation analysis across six frequency bands extracted from MEG data of 24 subjects who each viewed four 5-min clips of an underwater documentary. Region-of-interest-based and vertex-based temporal ISC estimates confirmed that low-frequency bands are significantly synchronized in visual areas and that gamma band has low temporal correlation. We also found the representational geometry of movie scenes were related to structural statistics from the stimuli. Crucially, our results show that the gamma band oscillations also reflect prototypical brain response in scene representations formed in response to naturalistic stimuli as revealed by inter-subject representational correlation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».