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Enregistrement W4251511813 · doi:10.1523/jneurosci.2610-16.2017

Visual Sampling Predicts Hippocampal Activity

2017· article· en· W4251511813 sur OpenAlexaff
Zhong‐Xu Liu, Kelly Shen, Rosanna K. Olsen, Jennifer D. Ryan

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHippocampal formationNeurosciencePsychologySampling (signal processing)Cognitive psychologyComputer scienceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eye movements serve to accumulate information from the visual world, contributing to the formation of coherent memory representations that support cognition and behavior.The hippocampus and the oculomotor network are well connected anatomically through an extensive set of polysynaptic pathways.However, the extent to which visual sampling behavior is related to functional responses in the hippocampus during encoding has not been studied directly in human neuroimaging.In the current study, participants engaged in a face processing task while brain responses were recorded with fMRI and eye movements were monitored simultaneously.The number of gaze fixations that a participant made on a given trial was correlated significantly with hippocampal activation such that more fixations were associated with stronger hippocampal activation.Similar results were also found in the fusiform face area, a face-selective perceptual processing region.Notably, the number of fixations was associated with stronger hippocampal activation when the presented faces were novel, but not when the faces were repeated.Increases in fixations during viewing of novel faces also led to larger repetition-related suppression in the hippocampus, indicating that this fixation-hippocampal relationship may reflect the ongoing development of lasting representations.Together, these results provide novel empirical support for the idea that visual exploration and hippocampal binding processes are inherently linked.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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