Revisiting the effective connectivity within the distributed cortical network for face perception
Notice bibliographique
Résumé
The classical core system of face perception consists of the occipital face area (OFA), fusiform face area (FFA), and posterior superior temporal sulcus (STS). The functional interaction within this network, more specifically the effective connectivity, was first described by Fairhall and Ishai (2007) using functional magnetic resonance imaging and dynamic causal modeling. They proposed that the core system is hierarchically organized; information is processed in a parallel and predominantly feed-forward fashion from the OFA to downstream regions such as the FFA and STS, with no lateral connectivity, i.e., no connectivity between the two downstream regions (FFA and STS). Over a decade later, we conducted a conceptual replication of their model using four different functional magnetic resonance imaging data sets. The effective connectivity within the core system was assessed with contemporary versions of dynamic causal modeling. The resulting model of the core system of face perception was densely interconnected. Using hierarchical linear modeling, we identified several significant forward, backward, and lateral connections in the core system of face perception across the data sets. Face perception increased the forward connectivity from the OFA to the FFA and OFA to the STS and increased the inhibitory backward connectivity from the FFA to the OFA, as well as the lateral connectivity between the FFA and STS. Emotion perception increased forward connectivity between the OFA and STS and decreased the lateral connectivity between the FFA and STS. Face familiarity did not significantly alter these connections. Our results revise the 2007 model of the core system of face perception. We discuss the potential meaning of the resulting model parameters and propose that our revised model is a suitable working model for further studies assessing the functional interaction within the core system of face perception. Our work further emphasizes the general importance of conceptual replications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».