Organization of pRF size along the AP axis of the hippocampus and adjacent medial temporal cortex is related to specialization for scenes versus faces
Notice bibliographique
Résumé
The hippocampus is largely recognized for its integral contributions to memory processing. By contrast, its role in perceptual processing remains less clear. Hippocampal properties vary along the anterior-posterior (AP) axis. Based on past research suggesting a gradient in the scale of features processed along the AP extent of the hippocampus, the representations have been proposed to vary as a function of granularity along this axis. One way to quantify such granularity is with population receptive field (pRF) size measured during visual processing, which has so far received little attention. In this study, we compare the pRF sizes within the hippocampus to its activation for images of scenes versus faces. We also measure these functional properties in surrounding medial temporal lobe (MTL) structures. Consistent with past research, we find pRFs to be larger in the anterior than in the posterior hippocampus. Critically, our analysis of surrounding MTL regions, the perirhinal cortex, entorhinal cortex, and parahippocampal cortex shows a similar correlation between scene sensitivity and larger pRF size. These findings provide conclusive evidence for a tight relationship between the pRF size and the sensitivity to image content in the hippocampus and adjacent medial temporal cortex.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».