Hemispheric dominance for scene perception differs across different components of the navigation network
Notice bibliographique
Résumé
Patients who develop difficulties in orienting in familiar environments have been well-described in neurology and neuropsychology. This topographical disorientation, when it occurs, follows damage to occipitotemporal regions of the brain. The lesions are often bilateral, but when they are one-sided, disorientation is much more likely to follow from damage to the right hemisphere. However, the evidence from the neuroimaging literature on scene perception and spatial navigation rarely refers to cerebral dominance favoring the right hemisphere. This contradiction is in part explained by how threshold-dependent methods in neuroimaging are often not well suited for visualizing let alone quantifying brain asymmetry. In the present investigation, brain asymmetries for scene perception are quantified in a large sample, enriched with non-right-handed participants who are more heterogeneous for brain asymmetries. Results show a weak but consistent right hemispheric bias. A planned region of interest analysis provided only weak support for models of differential lateralization of perceptual and semantic nodes within the scene network. Surprisingly, right dominance was most prominent in retrosplenial cortex, contrary to models that suggest it functions in semantic/mnemonic rather than perceptual domains. Results are discussed in terms of the utility of such an approach for elucidating the functional nature of different scene network subregions, and how publicly-available datasets will prove exceptionally useful for doing so.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».