Visual Perceptual Learning Enhances Functional Connectivity in Retinotopic Space
Notice bibliographique
Résumé
Repeated exposure to perceptual tasks improves behavioral performance. Several neural mechanisms have been proposed to account for such perceptual learning. Computational modeling suggests that plasticity in the connectivity between cortical sites may be responsible, by increasing the fidelity with which task-relevant information is transmitted through sensory hierarchies. Here we explore this theory in humans using fMRI, testing the hypothesis that perceptual learning at one location in space will increase functional connectivity between voxels in visual areas that are tuned to that retinotopic location. Participants learned to detect one of two novel visual shape contours embedded in a noisy background in different visual quadrants. At baseline, there was no difference in behavioral sensitivity for the two shapes, nor a difference in functional connectivity between voxels in V1 and V4 responsive to the retinotopic locations of the two shapes. After training, there was a robust and selective improvement in perceptual detection of the trained shape relative to the control shape, along with increased functional connectivity between V1 and V4 voxels coding for the location of the trained shape in retinotopic space. Moreover, this increase in functional connectivity for the trained versus control shape predicted the improvement in behavioral sensitivity across participants. These results are consistent with the proposal that perceptual learning alters network dynamics so as to enhance the processing of behaviorally relevant information.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».