Neural substrates of spatial processing and navigation in blindness: An activation likelihood estimation meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Even though vision is considered the best suited sensory modality to acquire spatial information, blind individuals can form spatial representations to navigate and orient themselves efficiently in space. Consequently, many studies support theamodality hypothesisof spatial representations since sensory modalities other than vision contribute to the formation of spatial representations, independently of visual experience and imagery. However, given the high variability in abilities and deficits observed in blind populations, a clear consensus about the neural representations of space has yet to be established. To this end, we performed a meta-analysis of the literature on the neural correlates of spatial processing and navigation via sensory modalities other than vision, like touch and audition, in individuals with early and late onset blindness. An activation likelihood estimation (ALE) analysis of the neuroimaging literature revealed that early blind individuals and sighted controls activate the same neural networks in the processing of non-visual spatial information and navigation, including the posterior parietal cortex, frontal eye fields, insula, and the hippocampal complex. Furthermore, blind individuals also recruit primary and associative occipital areas involved in visuo-spatial processing via cross-modal plasticity mechanisms. The scarcity of studies involving late blind individuals did not allow us to establish a clear consensus about the neural substrates of spatial representations in this specific population. In conclusion, the results of our analysis on neuroimaging studies involving early blind individuals support theamodality hypothesisof spatial representations.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».