Functional specialization in the middle temporal area for smooth pursuit initiation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p>Smooth pursuit eye movements have frequently been used to model sensorimotor transformations in the brain. In particular, the initiation phase of pursuit can be understood as a transformation of a sensory estimate of target velocity into an eye rotation. Despite careful laboratory controls on the stimulus conditions, pursuit eye movements are frequently observed to exhibit considerable trial-to-trial variability. In theory, this variability can be caused by the variability in sensory representation of target motion, or by the variability in the transformation of sensory information to motor commands. Previous work has shown that neural variability in the middle temporal (MT) area is likely propagated to the oculomotor command, and there is evidence to suggest that the magnitude of this variability is sufficient to account for the variability of pursuit initiation. This line of reasoning presumes that the MT population is homogeneous with respect to its contribution to pursuit initiation. At the same time, there is evidence that pursuit initiation is strongly linked to a subpopulation of MT neurons (those with strong surround suppression) that collectively generate less motor variability. To distinguish between these possibilities, we have combined human psychophysics, monkey electrophysiology, and computational modeling to examine how the pursuit system reads out the MT population during pursuit initiation. We find that the psychophysical data are best accounted for by a model that gives stronger weight to surround-suppressed MT neurons, suggesting that variability in the initiation of pursuit could arise from multiple sources along the sensorimotor transformation.</ns4:p>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle