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Enregistrement W4410817159 · doi:10.1162/jocn.a.56

Temporal Evolution of Color Representations Measured with Magnetoencephalography Reveals a “Coarse to Fine” Dynamic

2025· article· en· W4410817159 sur OpenAlexafffund
Erin Goddard, Kathy T. Mullen

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAustralian Research CouncilCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHueMagnetoencephalographyPsychologyCategorizationStimulus (psychology)Color visionPerceptionCategorical variableChromatic scalePattern recognition (psychology)Cognitive psychologyArtificial intelligenceCommunicationNeuroscienceMathematicsComputer scienceStatisticsElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Color perception is based on the differential spectral responses of the L-, M-, and S-cones and subsequent subcortical and cortical computations and may include the influence of higher-order factors such as language. Although the early subcortical stages of color vision are well characterized, the organization of cortical representations of color remain elusive, despite numerous models based on discrimination thresholds, appearance, and categorization. An underexplored aspect of cortical color representations is how they unfold over time. Here, we compare the dynamic reorganization of three different color representations over time using magnetoencephalography. We measured neural responses to 14 hues at each of three achromatic luminances (increment, isoluminant, and decrement) while participants attended either to the exact color of the stimulus or its color category. We used a series of classification analyses, combined with multidimensional scaling and representational similarity analysis, to ask how cortical representations of color unfold over time from stimulus onset. We compared the performance of "higher order" models based on hue and color category with a model based simply on stimulus cone contrast and found that all models had significant correlations with the data. However, the unique variance accounted for by each model revealed a dynamic change in hue responses over time, which was consistent with a "coarse to fine" transition from a broad clustering into categorical groups to a finer within-category representation. Notably, these dynamics were replicated across data sets from both tasks, suggesting they reflect a robust reorganization of cortical hue responses over time.

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)0,004
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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