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Enregistrement W3182877916 · doi:10.1371/journal.pone.0254361

Electrophysiological priming effects demonstrate independence and overlap of visual regularity representations in the extrastriate cortex

2021· article· en· W3182877916 sur OpenAlexfundno aff
Alexis D. J. Makin, John Tyson‐Carr, Yiovanna Derpsch, Giulia Rampone, Marco Bertamini

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilUniversity of LiverpoolUniversity of Calgary
Mots-clésSymmetry (geometry)Reflection symmetryPriming (agriculture)ElectrophysiologyExtrastriate cortexNeuroscienceOrientation (vector space)PhysicsEvent-related potentialPsychologyVisual cortexMathematicsCommunicationComputer scienceGeometryBiologyElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An Event Related Potential (ERP) component called the Sustained Posterior Negativity (SPN) is generated by regular visual patterns (e.g. vertical reflectional symmetry, horizontal reflectional symmetry or rotational symmetry). Behavioural studies suggest symmetry becomes increasingly salient when the exemplars update rapidly. In line with this, Experiment 1 (N = 48) found that SPN amplitude increased when three different reflectional symmetry patterns were presented sequentially. We call this effect 'SPN priming'. We then exploited SPN priming to investigate independence of different symmetry representations. SPN priming did not survive changes in retinal location (Experiment 2, N = 48) or non-orthogonal changes in axis orientation (Experiment 3, N = 48). However, SPN priming transferred between vertical and horizontal axis orientations (Experiment 4, N = 48) and between reflectional and rotational symmetry (Experiment 5, N = 48). SPN priming is interesting in itself, and a useful new method for identifying functional boundaries of the symmetry response. We conclude that visual regularities at different retinal locations are coded independently. However, there is some overlap between different regularities presented at the same retinal location.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,320
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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