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Enregistrement W3093564437 · doi:10.1093/texcom/tgaa076

Intersubject Spatial Pattern Correlations During Movie Viewing Are Stimulus-Driven and Nonuniform Across the Cortex

2020· article· en· W3093564437 sur OpenAlexafffund
Angela Zhang, Reza Farivar

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStimulus (psychology)PsychologyCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fundamental step to predicting brain activity in healthy and diseased populations is characterizing the common spatio-temporal response to a shared experience. Multivoxel pattern analysis allows us to investigate information encoding through these patterns; however, we have yet to explore local, stimulus-driven, patterns of cortical activity during naturalistic stimulation. We sought to examine these patterns with minimum interpolation-excluding functional alignment-to characterize the most basic degree of shared response between subjects. We used an unbiased analytic approach, combined with rich, naturalistic, and nonsemantic stimulation to estimate shared spatial patterns in functional magnetic resonance imaging responses across a large group. We found that meso-scale spatial patterns were shared nonuniformly across the visual cortex and represent information distinct from the shared temporal response. Shared spatial patterns were stimulus-driven, modulated by pattern size, and more sensitive to the contrast of 3D versus 2D stimulus differences than the temporal signals. Although the grand functional structure of the brain is understood to be common, these results suggest that even at a meso-scale, we share common spatial structures with anatomical alignment alone. The strength of this similarity varies across the cortex, suggesting some spatial structures are innately organized, whereas others are shaped by factors such as learning and plasticity.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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