Precise temporal localisation of M/EEG effects with Bayesian generalised additive multilevel models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Time-resolved electrophysiological measurements such as those obtained through magneto- and electroencephalography (M/EEG) offer a unique window onto the neural activity underlying cognitive processes. Researchers are often interested in determining whether and when these signals differ across experimental conditions or participant groups. The conventional approach involves mass univariate statistical testing across time and space followed by corrections for multiple comparisons or some form of cluster-based inference. While effective for controlling error rates at the cluster-level, clusterbased inference comes with a significant limitation: by shifting the focus of inference from individual time points to clusters, it prevents drawing conclusions about the precise onset or offset of observed effects. Here, we present a model-based alternative for analysing M/EEG timeseries, such as event-related potentials or time-resolved decoding accuracy. Our approach leverages Bayesian generalised additive multilevel models, providing posterior odds that an effect exceeds zero (or chance) at each time point, while naturally accounting for temporal dependencies and between-subject variability. Using both simulated and empirical M/EEG datasets, we show that this approach substantially outperforms conventional methods in estimating the onset and offset of neural effects, yielding more precise and reliable estimates. We provide an open-source R package implementing the method and describe how it can be integrated into M/EEG analysis pipelines using MNE-Python.
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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 | 0,011 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».