Invariant inter-subject relational structures in high order human visual cortex
Notice bibliographique
Résumé
It is a fundamental of behavior that different individuals see the world in a largely similar manner. This is an essential basis for humans’ ability to cooperate and communicate. However, what are the neural properties that underlie these inter-subject commonalities of our visual world? Finding out what aspects of neural coding remain invariant across individuals’ brains will shed light not only on this fundamental question but will also point to the neural coding scheme at the basis of visual perception. Here, we address this question by obtaining intracranial recordings from three groups of patients taking part in a visual recognition task (overall 19 patients and 244 high-order visual contacts included in the analyses) and examining the neural coding scheme that was most consistent across individuals’ visual cortex. Our results highlight relational coding – expressed by the set of similarity distances between profiles of pattern activations—as the most consistent representation across individuals. Alternative coding schemes, such as activation pattern coding or linear coding, failed to achieve similar inter-subject consistency. Our results thus support relational coding as the central neural code underlying individuals’ shared perceptual content in the human brain. The neuronal coding principles that underlie inter-individual perceptual similarities remains unclear. Here, the authors compared the stability of relational similarity versus activation patterns across brains and found that relational similarity was preferentially consistent across individuals, potentially underlying shared inter-subject perception.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».