Using classification-based decoding to analyze the Spatiotopic and Retinotopic memory representations in primates
Notice bibliographique
Résumé
Studies show that a successful visually guided behaviour depends on the target's spatiotopic position. Targets can be encoded and retrieved from memory (decoded) to perform different tasks. However, whether "this retinotopically encoded information transforms to spatiotemporal encoded representations before residing in memory" is not investigated thoroughly. This study aims to explore how accurate the retinotopic representation derives from spatiotopic encoding. We designed a task in which the spatiotopic and retinotopic encoding targets were evaluated on the same trials. The extra-cellular activity was recorded by inserting two 10x10 multi-electrode arrays in the dorsal and ventral circumvolutions of the lateral prefrontal cortex (area 8a, and 9/46, respectively) in two rhesus macaque monkeys. For example, an animal can remember the spatiotopic location of a stimulus in a particular position on display that leads to a success-based reward. However, does the animal keep the target's location as a retinotopically-encoded representation or a spatiotopic one? A classification-based decoding method was employed on single-cell recordings to show spatiotopic and retinotopic representations of a target. Albeit the results' accuracy in decoding retinotopic representations were higher than spatiotopic ones, the lower accuracy in spatiotopic location retrieval can be attributed to the specific brain areas where the cell recordings were performed. Additionally, our results indicate that spatiotopically-positioned targets are encoded as well as the retinotopic encoding. Different classification techniques were used (decision tree vs linear discriminant analysis), and the results show that each method responds better to a specific encoding in both spatiotopic and retinotopic frames of reference, respectively.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».