Reduction in Noise Correlation is Associated with Improved Behavioural Performance
Notice bibliographique
Résumé
Background: Visual perception constitutes the dominant method by which we process our environment, yet the neuronal substrates that underlie visual perception in the brain are not well understood. Noise correla- tion, defined as the correlation in non-stimulus evoked activity between neurons, has been shown to impact both encoding and decoding processes of visual stimuli. We wanted to determine whether changes in noise correlation can predict behavioural performance in a coherent motion-detection task. Methods: Two macaque monkeys (Macaca mulatta) were trained in a coherent motion-detection task, where they learned to fixate on a screen and anticipate the onset of a motion coherence stimulus. During this task, spike activity from pairs of neurons of the middle temporal area (area MT) were recorded and data was analyzed using MATLAB. Specifically, we examined noise correlation as a function of time and success rate in the task. Results: We found a decrease in the correlation in activity between neurons in area MT prior to the onset of the motion coherence stimulus. This decrease was accompanied by improved behavioural performance in the motion coherence-detection task. Limitations: The activity in pairs of neurons may not accurately represent overall activity in a population of neurons. In addition, control experiments to better assess the nature of the common input that leads to a reduction in noise correlation were not conducted. Conclusions: Despite these limitations, we have shown that a reduction in noise correlation prior to stimulus onset is accompanied by improved behavioural performance, suggesting that noise correlation may be a critical parameter that can aid in our understanding of how visual perception occurs in the brain.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».