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Enregistrement W3119561299 · doi:10.1016/j.cortex.2020.12.015

Spatiotemporal dynamics of responses to biological motion in the human brain

2021· article· en· W3119561299 sur OpenAlexaff
Dorita H. F. Chang, Nikolaus F. Troje, Yuji Ikegaya, Ichiro Fujita, Hiroshi Ban

Notice bibliographique

RevueCortex · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Internal Affairs and CommunicationsNational Institute of Information and Communications TechnologyJapan Science and Technology AgencyResearch Grants Council, University Grants Committee
Mots-clésMagnetoencephalographyBiological motionPsychologyStimulus (psychology)NeurosciencePerceptionMotion perceptionVisual perceptionBrain mappingCognitive psychologyElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We sought to understand the spatiotemporal characteristics of biological motion perception. We presented observers with biological motion walkers that differed in terms of form coherence or kinematics (i.e., the presence or absence of natural acceleration). Participants were asked to discriminate the facing direction of the stimuli while their magnetoencephalographic responses were concurrently imaged. We found that two univariate response components can be observed around ~200 msec and ~650 msec post-stimulus onset, each engaging lateral-occipital and parietal cortex prior to temporal and frontal cortex. Moreover, while univariate responses show biological motion form-specificity only after 300 msec, multivariate patterns specific to form can be well discriminated from those for local cues as early as 100 msec after stimulus onset. By finally examining the representational similarity of fMRI and MEG patterned responses, we show that early responses to biological motion are most likely sourced to occipital cortex while later responses likely originate from extrastriate body areas.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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