Laminar specificity of the auditory awareness negativity under multitone masking: A biophysical modeling study
Notice bibliographique
Résumé
Electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG) are excellent mediums for capturing human neural activity on a millisecond time scale, yet little is known about their underlying laminar and biophysical basis. Here, we used a reduced but realistic cortical circuit model—Human Neocortical Neurosolver (HNN)—to shed light on the laminar specificity of brain responses associated with auditory conscious perception under multitone masking. HNN provides a canonical model of a neocortical column circuit, including both excitatory pyramidal and inhibitory basket neurons in layers II/III and layer V. We found that the difference in event-related responses between perceived and unperceived target tones could be accounted for by additional input to supragranular layers arriving from either the non-lemniscal thalamus or cortico-cortical feedback connections. Layer-specific spiking activity of the circuit revealed that the additional negative-going peak that was present for detected but not undetected target tones was accompanied by increased firing of layer-V pyramidal neurons. These results are consistent with current cellular models of conscious processing and help bridge the gap between the macro and micro levels of analysis of perception-related brain activity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».