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Enregistrement W4387895910 · doi:10.1101/2023.10.20.563146

Closure in the Visual Cortex: How do we sample?

2023· preprint· en· W4387895910 sur OpenAlexaff
Irfa Nisar, James H. Elder

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolygon (computer graphics)IllusionCurvatureLuminanceVisual cortexEccentricity (behavior)Computer scienceArc lengthMathematicsGeometryArtificial intelligenceArc (geometry)PsychologyNeuroscienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Does the human visual system sample shapes at discrete points? During adaptation, when the neurons are fatigued, one observes the underlying principles that were once less prominent than the fatigued features. Operating under deficit, these less prominent features expose the original contributions from the fatigued neurons that are now absent. An underlying lower-order neural process is thus, now revealed. In this paper, we conduct experiments using a modified version of the circle-polygon illusion to reveal the brain’s sampling pattern. The circle-polygon illusion produces polygonal percepts during adaptation when a static dark outline circle is pulsed at 2 Hz alternating with a gradient luminance circle. We define sampling as the edge length of the emergent polygon. We develop a reconstruction function that defines the edge length based on psychophysical responses. We perform two experiments. In the first experiment, we present circles of size [2,4,8,16] deg presented at eccentricity [0,1,2,4,8] deg in a cross design. In the second experiment, we modify the method of Sakurai (2014) and display arc lengths that are 1/8, 1/4, 3/8, 1/2, 5/8, 3/4, 7/8 and 1 (whole) of a circle, of size 4 and 8 deg, presented centrally. The observers report the edge length. We find that the stimulus size and presentation eccentricity, taken together, best explain the edge length reported by the users. The users, as a random effect, do not influence the mean of the edge length reported when considering the best model reported (size and eccentricity together). However, the users do influence edge length reported only when using mean eccentricity or eccentricity as the parameter influencing edge length. Arc lengths of a circle produce the same or similar edge lengths. The length of the curve does not play a significant role signifying that biological neurophysiology at an eccentricity controls the edge length formation. Using the influences on edge length, we define sampling as a sum of qualitative influences and a sampling function derived from Taylors polynomial using sampling values along the eccentricity grid. As we use the sampled values directly to reconstruct the function, we remove the need for recording directly from neurons and instead rely on behavioural responses to build the reconstruction function.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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