Roles of Category, Shape, and Spatial Frequency in Shaping Animal and Tool Selectivity in the Occipitotemporal Cortex
Notice bibliographique
Résumé
Does the nature of representation in the category-selective regions in the occipitotemporal cortex reflect visual or conceptual properties? Previous research showed that natural variability in visual features across categories, quantified by image gist statistics, is highly correlated with the different neural responses observed in the occipitotemporal cortex. Using fMRI, we examined whether category selectivity for animals and tools would remain, when image gist statistics were comparable across categories. Critically, we investigated how category, shape, and spatial frequency may contribute to the category selectivity in the animal-and tool-selective regions. Female and male human observers viewed low-or high-passed images of round or elongated animals and tools that shared comparable gist statistics in the main experiment, and animal and tool images of naturally varied gist statistics in a separate localizer. Univariate analysis revealed robust category-selective responses for images with comparable gist statistics across categories. Successful classification for category (animals/tools), shape (round/ elongated), and spatial frequency (low/high) was also observed, with highest classification accuracy for category. Representational similarity analyses further revealed that the activation patterns in the animal-selective regions were most correlated with a model that represents only animal information, whereas the activation patterns in the tool-selective regions were most correlated with a model that represents only tool information, suggesting that these regions selectively represent information of only animals or tools. Together, in addition to visual features, the distinction between animal and tool representations in the occipitotemporal cortex is likely shaped by higher-level conceptual influences such as categorization or interpretation of visual inputs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».