Notice bibliographique
Résumé
The fusiform face area, or FFA, is a small region found on the inferior (bottom) surface of the temporal lobe. It is located in a gyrus called the fusiform gyrus.Studies in humans have shown that the FFA is sensitive to both face parts and face configurations. Recoding activity in the FFA showed that most of the neurons in the FFA are active in response to facial imagery, but not in response to images of other body parts or objects. Visual sensory neurons sensitive to a face feature and possessing a related firing rate activate an associated cluster of neurons in the FFA. This results in a partition of the FFA into clusters that respond to the various facial features. Once an entire face stimulus activates the FFA, interneurons redistribute the initial activation via the neural network. In this article a novel approach to modelling the function of the network is presented. We define by a transition matrix that describes probabilistically how one cluster, firing at a synchronous rate, affects the others in the FFA. The initial face stimulation in the FFA together with the transition matrix defines a dynamical system which possesses a stationary probability function. We claim that a stationary probability function uniquely represents a face. Among the properties of this probability function are: 1) response magnitude invariance, 2) repurposing of clusters to define new stationary probability function on the FFA partition; 3) stability of stationary probabilities under perturbations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».