MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391281554 · doi:10.1093/acrefore/9780190264086.013.396

The Natural Scene Network

2024· reference-entry· en· W4391281554 sur OpenAlexaff
Diane M. Beck, Dirk B. Walther

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Neuroscience · 2024
Typereference-entry
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorizationScene statisticsContext (archaeology)Computer scienceRepresentation (politics)Variety (cybernetics)Spatial contextual awarenessNatural (archaeology)Artificial intelligenceComputer visionGeographyPsychologyNeurosciencePerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Interest in the neural representations of scenes centered first on the idea that the primate visual system evolved in the context of natural scene statistics, but with the advent of functional magnetic resonance imaging, interest turned to scenes as a category of visual representation distinct from that of objects, faces, or bodies. Research comparing such categories revealed a scene network comprised of the parahippocampal place area, the medial place area, and the occipital place area. The network has been linked to a variety of functions, including navigation, categorization, and contextual processing. Moreover, much is known about both the visual representations of scenes within the network as well as its role in and connections to the brain’s semantic system. To fully understand the scene network, however, more work is needed to both break it down into its constituent parts and integrate what is known into a coherent system or systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOxford Research Encyclopedia of NeuroscienceMême sujetVisual perception and processing mechanismsTravaux en français237 207