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Enregistrement W3177013863 · doi:10.1101/2021.06.20.449147

Gaze-Related Activity in Primate Frontal Cortex Predicts and Mitigates Spatial Uncertainty

2021· preprint· en· W3177013863 sur OpenAlexafffund
Vishal Bharmauria, Adrian Schütz, Parisa Abedi Khoozani, Xiaogang Yan, Hongying Wang, Frank Bremmer, J. Douglas Crawford

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence FundDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésGazeLandmarkPsychologySensory cuePrimatePrefrontal cortexCognitive psychologyFrontal eye fieldsNeurosciencePath integrationPosterior parietal cortexVisual cortexSensory systemEye movementArtificial intelligenceSaccadeComputer scienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A remarkable feature of primate behavior is the ability to predict future events based on past experience and current sensory cues. To understand how the brain plans movements in the presence of unstable cues, we recorded gaze-related activity in the frontal cortex of two monkeys engaged in a quasi-predictable cue-conflict task. Animals were trained to look toward remembered visual targets in the presence of a landmark that shifted with fixed amplitude but randomized direction. As simulated by a probabilistic model based on known physiology/behavior, gaze end points assumed a circular distribution around the target, mirroring the possible directions of the landmark shift. This predictive strategy was reflected in frontal cortex activity (especially supplementary eye fields), which anticipated future gaze distributions before the actual landmark shift. In general, these results implicate prefrontal cortex in the predictive integration of environmental cues and their learned statistical properties to mitigate spatial uncertainty.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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