Visual landmark information is multiplexed with target information in the visual responses of prefrontal gaze centres.
Notice bibliographique
Résumé
How does the visual system extract useful information from a rich environment for action? For example, while reaching for a coffee cup, the brain may use several allocentric visual cues (nearby book or computer) to effectively grasp it. These landmarks influence spatial cognition and goal-directed behavior, but how landmark-related visual coding subserves action is poorly understood. To this goal, with gaze system as a model, we recorded 101/312 frontal (FEF) and 43/256 supplementary (SEF) eye field visual responses (in two head-unrestrained monkeys) to the presentation of a target (T, 100 ms), in presence of a visual landmark (L, intersecting lines; presented in one of four diagonal directions/configurations from T). First, using a response field model fitting approach, we confirmed our previous findings (Bharmauria et al. 2020, 2021) that Te (Target relative to initial 3D eye orientation) was the best model for FEF and SEF visual responses at the population level, but some neurons (30% in FEF and 20% in SEF) preferentially coded for landmark. We then specifically tested two mathematical continua (of ten equal steps) to quantify the influence of L on visual response: 1) Target to landmark in eye coordinates (Te-Le) that directly tested the influence of L and Target-in-eye to Target-relative-to landmark (Te-TL) to test the multiplexed influence of T and L. Along both continua, we found a significant influence of the landmark relative to the shuffled control data in most neurons (suggesting both landmark coding and influence of landmark on target coding). Further, the same analysis on separate T-L configurations resulted in a significant shift toward landmark-centered target coding at the population level in FEF, suggesting an influence of landmark coding. These results show that visual landmark influences visual responses in the gaze system, potentially stabilizing future gaze in the presence of noisy 3D eye position signals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».