Temporal evolution of colour representation measured with magnetoencephalography (MEG).
Notice bibliographique
Résumé
Colour perception is based on the differential spectral responses of the L,M and S-cones, subsequent subcortical and cortical computations, and may include the influence of higher order factors such as language. Due to our much higher sensitivity to L/M cone opponent contrast than S-cone contrast, a colour space that is ‘perceptually uniform’ is very different to one defined by cone contrast. Here we compare the evolution of different colour representations over time using magnetoencephalography (MEG). We measured neural responses to 14 hues at each of 3 achromatic offsets (increment, equiluminant and decrement). Stimuli were circular blobs (40-deg diameter) of 300ms duration, smoothed in space and time, each presented 42 times in a counterbalanced order. For each subject (n=8), we trained classifiers to discriminate all possible pairs of stimuli using MEG responses at each timepoint (10ms bins). From ~100ms after stimulus-onset, we found robust classification of stimuli varying in hue and/or achromatic offset. For stimuli differing only in achromatic offset, classifier performance peaked at ~160ms after stimulus onset, then decayed. For stimuli that varied only in hue, classifier performance remained high ~160-400ms. This suggests that while early neural responses differentiate stimuli both on chromatic and achromatic content, they then shift towards a more colour-dominated response. Using Representational Similarity Analysis (RSA) we found that models based on colour, including hue and colour category, correlated well with the data at later times (after 400ms). Surprisingly, these models did not perform significantly better than one based on raw cone contrast, even though cone contrast is not a good predictor of perceptual measures such as visibility and discriminability. We conclude that to demonstrate the emergence of neural representations of perceived hue or colour category, it is crucial to demonstrate that these ‘higher-level’ models provide a better account than lower-level stimulus representations, such as cone contrast.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».