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Enregistrement W4404107287 · doi:10.1016/j.neuron.2024.10.005

Functional architecture of cerebral cortex during naturalistic movie watching

2024· article· en· W4404107287 sur OpenAlexaff
Reza Rajimehr, Haoran Xu, Asa Farahani, Simon Kornblith, John Duncan, Robert Desimone

Notice bibliographique

RevueNeuron · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensGoogle (Canada)McGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMcGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of TechnologyCambridge TrustNational Brain Mapping Laboratory
Mots-clésNeuroscienceCerebral cortexPsychologyArchitectureFunctional connectivityCommunicationNaturalismCognitive scienceCognitive psychologyArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Characterizing the functional organization of cerebral cortex is a fundamental step in understanding how different kinds of information are processed in the brain. However, it is still unclear how these areas are organized during naturalistic visual and auditory stimulation. Here, we used high-resolution functional MRI data from 176 human subjects to map the macro-architecture of the entire cerebral cortex based on responses to a 60-min audiovisual movie stimulus. A data-driven clustering approach revealed a map of 24 functional areas/networks, each explicitly linked to a specific aspect of sensory or cognitive processing. Novel features of this map included an extended scene-selective network in the lateral prefrontal cortex, separate clusters responsive to human-object and human-human interaction, and a push-pull interaction between three executive control (domain-general) networks and domain-specific regions of the visual, auditory, and language cortex. Our cortical parcellation provides a comprehensive and unified map of functionally defined areas in the human cerebral 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,223 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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