Epiphenomenal neural activity in the primate cortex
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When neuroscientists record neural activity from the brain, they often conclude that neural responses observed during task performance are indicative of the functional role of the brain area(s) studied. In humans and nonhuman primates, it is often hard to combine recordings and causal techniques within the same experiment, leaving the possibility that the activity recorded may be epiphenomenal rather than reflecting a specific functional role. Currently, the prevalence of epiphenomenal neural activity in the cortex is unknown. To estimate the extent of such activity in primates, we chronically recorded neural activity in the prefrontal cortex of the same monkeys using the same neural implants during the performance of four different cognitive tasks. The four tasks were carefully selected such that only one of them causally depends on the brain area recorded, as demonstrated by previous double dissociation studies. Using the four most common single neuron analyses methods in the field, we found that the prevalence and strength of neural correlates were just as high across all four tasks, including for the three tasks that do not depend on this brain area. These results suggest that the probability of observing epiphenomenal activity in primate cortex is high, which can mislead investigators relying on neural recording or imaging to map brain function. One-Sentence Summary Tremblay, Testard and colleagues show that inferring a brain area’s function from neural recordings alone could be misleading.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».