Neural networks underlying magnitude perception: a specific meta-analysis of fMRI studies
Notice bibliographique
Résumé
Daily life requires simultaneously processing spatial, temporal, and numerical inputs to form a valid mental representation of the environment. The interrelation between these perceptions has been a subject of theoretical debate. For instance, a theory of magnitude (ATOM) asserts that magnitude perceptions are processed in overlapping brain areas, which has been tested in behavioral and neuroimaging studies. We aimed to combine functional magnetic resonance imaging (fMRI) results using a coordinate-based meta-analysis to test this primary assumption of ATOM regarding overlapping brain areas. We conducted separate literature searches for space, time, and number perception following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. The analysis was based on 19 articles regarding space, 38 regarding time, and 31 regarding number perception. Coordinates were analyzed using the "Activation Likelihood Estimation" method, which focused on conjunction analysis. Double conjunction analyses revealed activations mainly in the fronto-parietal areas and insular cortex. The triple conjunction analysis revealed activations in the right hemisphere, specifically in the inferior parietal and inferior frontal areas (previously linked to magnitude perception) and the anterior insular cortex (implicated in interoception and salience). In support of the ATOM theory, these findings suggest that overlapping neural networks may underlie space, time, and number perceptions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».