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Enregistrement W3163784471 · doi:10.31234/osf.io/23mzj

Optimal Endogenous Neural Noise Speeds Reaction Time

2020· preprint· en· W3163784471 sur OpenAlexaff
Lawrence M. Ward, Aaron Kirschner, Lauren L. Emberson, Keichi Kitajo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)ElectroencephalographyLuminanceVisual cortexNeural activityNeuroscienceAudiologyNeural ensembleEndogenyNoise (video)PsychologyFrontal cortexPattern recognition (psychology)Artificial intelligenceComputer scienceChemistryCognitive psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To determine whether the detection of weak visual stimuli is facilitated by a particular level of endogenous neural noise.Method: We measured the EEG while subjects responded to the occurrence of weak luminance increments. We used independent component (IC) analysis and dipole fitting to locate the neural sources of EEG responses to the stimuli in occipital, frontal, and temporal cortex. We then determined the relationship between the variability of the frequency-specific oscillations of the relevant neural sources in the 1 sec before stimulus presentation and the RT on hit (correct detection of the increment) trials.Results: An intermediate amount of power variability yielded the fastest RTs. This nonlinear relationship was found for occipital and frontal cortical sources and was strongest for theta (4- 8 Hz) and alpha (9-14 Hz) frequencies, but was also present for gamma (30-50 Hz) in frontal cortex.Conclusion: These results support the idea that an intermediate level of endogenous neural noise optimizes the brain’s response to a weak visual stimulus.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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