Attentional modulation of inter-areal coherence explained by frequency shifts
Notice bibliographique
Résumé
Inter-areal coherence has been hypothesized as a mechanism for inter-areal communication. Indeed, empirical studies have observed an increase in inter-areal coherence with attention. Yet, the mechanisms underlying changes in coherence remain largely unknown. Both attention and stimulus salience are associated with shifts in the peak frequency of gamma oscillations in V1, which suggests that the frequency of oscillations may play a role in facilitating changes in inter-areal communication and coherence. In this study, we used computational modeling to investigate how the peak frequency of a sender influences inter-areal coherence. We show that changes in the magnitude of coherence are largely determined by the peak frequency of the sender. However, the pattern of coherence depends on the intrinsic properties of the receiver, specifically whether the receiver integrates or resonates with its synaptic inputs. Because resonant receivers are frequency-selective, resonance has been proposed as a mechanism for selective communication. However, the pattern of coherence changes produced by a resonant receiver is inconsistent with empirical studies. By contrast, an integrator receiver does produce the pattern of coherence with frequency shifts in the sender observed in empirical studies. These results indicate that coherence can be a misleading measure of inter-areal interactions. This led us to develop a new measure of inter-areal interactions, which we refer to as Explained Power. We show that Explained Power maps directly to the signal transmitted by the sender filtered by the receiver, and thus provides a method to quantify the true signals transmitted between the sender and receiver. Together, these findings provide a model of changes in inter-areal coherence and Granger-causality as a result of frequency shifts.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».