Abstract Animals likely use a variety of strategies to solve laboratory tasks. Traditionally, combined analysis of behavioral and neural recording data across subjects employing different strategies may obscure important signals and give confusing results. Hence, it is essential to develop techniques that can infer strategy at the single-subject level. We analyzed an experiment in which two monkeys performed a visually cued rule-based task. The analysis of their performance shows no indication that they used a different strategy. However, when we examined the geometry of stimulus representations in the state space of the neural activities recorded in dorsolateral prefrontal cortex, we found striking differences between the two monkeys. Our purely neural results induced us to reanalyze the behavior. The new analysis showed that the differences in representational geometry correlate with differences in the reaction times, revealing behavioral differences we were unaware of. All these analyses indicate that the monkeys are using different strategies. Finally, using recurrent neural network models trained to perform the same task, we show that these strategies correlate with the amount of training, suggesting a possible explanation for the observed neural and behavioral differences.

Abstract Recent studies have shown that neuronal stability over time can be estimated by the structure of the spike-count autocorrelation of neuronal populations. This estimation, called the intrinsic timescale, has been computed for several cortical areas and can be used to propose a cortical hierarchy reflecting a scale of temporal receptive windows between areas. In this study, we performed an autocorrelation analysis on neuronal populations of three basal ganglia (BG) nuclei, including the striatum and the subthalamic nucleus (STN), the input structures of the BG, and the external globus pallidus (GPe). The analysis was performed during the baseline period of a motivational visuomotor task in which monkeys had to apply different amounts of force to receive a different amount of reward. We found that the striatum and the STN have longer intrinsic timescales than the GPe. Moreover, our results allow for the placement of these subcortical structures within the already-defined scale of cortical temporal receptive windows. Estimates of intrinsic timescales are important in adding further constraints in the development of computational models of the complex dynamics among these nuclei and throughout cortico-BG-thalamo-cortical loops.

Previous studies have demonstrated an increasing trend of the number of authors across various fields over the years. This trend has been attributed to the necessity for larger collaborations and, at times, to ethical issues regarding authorship attribution. Our study focuses on the evolution of authorship trends in the field of Neuroscience. We conducted our analysis based on a dataset containing 580,782 neuroscience publications produced from 2000 to 2022, focusing on the publications within the Group of ten (G10) countries. Using a matrix-based methodology, we extracted and analyzed the average number of authors per country. Our findings reveal a consistent rise in authorship across all G10 countries over the past two decades. Italy emerged with the highest average number of authors, while France stood out for experiencing the most significant increase, particularly in the last decade. The countries with the lowest number of authors per publication were the USA, UK and Canada. Differences between countries could result from variations in the size of collaboration between researchers in different countries. Additionally, these differences may depend on utilitarian considerations aimed at receiving higher scores in the individual evaluation of their own work. We propose that a normalization procedure for the number of authors should be implemented to ensure a fair evaluation of researchers.

Previous studies have demonstrated an increasing trend of the number of authors across various fields over the years. This trend has been attributed to the necessity for larger collaborations and, at times, to ethical issues regarding authorship attribution. Our study focuses on the evolution of authorship trends in the field of Neuroscience. We conducted our analysis based on a dataset containing 576,647 neuroscience publications produced from 2000 to 2022, focusing on the publications within the Group of ten (G10) countries. Using a matrix-based methodology, we extracted and analyzed the average number of authors per country. Our findings reveal a consistent rise in authorship across all G10 countries over the past two decades. Italy emerged with the highest average number of authors, while the Netherlands stood out for experiencing the most significant increase, particularly in the last decade. The countries with the lowest number of authors per publication were the USA, UK, and Canada.

Abstract Several studies have reported similar neural modulations between brain areas of the frontal cortex, such as the dorsolateral prefrontal (DLPFC) and the premotor dorsal (PMd) cortex, in tasks requiring encoding of the abstract rules for selecting the proper action. Here we compared the neuronal modulation of the DLPFC and PMd of monkeys trained to choose the higher rank from a pair of abstract images (target item), selected from an arbitrarily rank-ordered set (A>B>C>D>E>F) in the context of a transitive inference task. Once acquired by trial-and-error, the ordinal relationship between pairs of adjacent images (i.e., A>B; B>C; C>D; D>E; E>F), monkeys were tested in indicating the ordinal relation between items of the list not paired during learning. During these decisions, we observed that the choice accuracy increased and the reaction time decreased as the rank difference between the compared items enhanced. This result is in line with the hypothesis that after learning, the monkeys built an abstract mental representation of the ranked items, where rank comparisons correspond to the items’ position comparison on this representation. In both brain areas, we observed higher neuronal activity when the target item appeared in a specific location on the screen with respect to the opposite position and that this difference was particularly enhanced at lower degrees of difficulty. By comparing the time evolution of the activity of the two areas, we observed that the neural encoding of target item spatial position occurred earlier in the DLPFC than in the PMd.

Our decisions often depend on multiple sensory experiences separated by time delays. The brain can remember these experiences and, simultaneously, estimate the timing between events. To understand the mechanisms underlying working memory and time encoding we analyze neural activity recorded during delays in four experiments on non-human primates. To disambiguate potential mechanisms, we propose two analyses, namely, decoding the passage of time from neural data, and computing the cumulative dimensionality of the neural trajectory over time. Time can be decoded with high precision in tasks where timing information is relevant and with lower precision when irrelevant for performing the task. Neural trajectories are always observed to be low dimensional. These constraints rule out working memory models that rely on constant, sustained activity, and neural networks with high dimensional trajectories, like reservoir networks. Instead, recurrent networks trained with backpropagation capture the time encoding properties and the dimensionality observed in the data.

Abstract The increase in the number of authors per article is a well-documented phenomenon across various academic disciplines. While prior studies have examined this trend in specific fields and countries, they in most cases did not compare the increase in the number of authors between countries. While it has previously shown that the number of authors in neuroscience publications has risen in the G10 countries, no study has yet addressed whether it reflects a global trend in the field. To address this gap, we quantified the global trend in the number of authors in neuroscience publications from 2001 to 2022. Our findings reveal a consistent increase in authorship across nearly all the countries examined. Italy ranks highest in terms of average authorship per article, while Ukraine ranks the lowest. On the other hand, China shows the largest increase in authorship over the years, followed by Norway and Egypt. South Korea is the only country showing a slight decreasing trend rather than growth. These results contribute to a better understanding of authorship patterns in neuroscience, and can stimulate further investigations on the reasons behind such an increase in terms of socio-economic factors, the need for collaborative efforts in some fields, or, on the negative side, the effect of utilitarian reasons to meet career evaluation criteria.

A bstract Previous studies have established the involvement of prefrontal cortex (PFC) neurons in decision processes in many task contexts. Single neurons and populations of neurons have been found to represent stimuli, actions, and internal deliberations. However, it is much less clear which underlying computations are affected during errors. Neural activity during errors can help to disambiguate confounds and clarify which computations are essential during a specific task. Here, we used a hidden Markov model (HMM) to perform a trial-by-trial analysis of ensembles of simultaneously recorded neurons from the dorsolateral prefrontal (PFdl) cortex of two rhesus monkeys performing a distance discrimination task. The HMM segments the neural activity into sequences of metastable states, allowing to link neural ensemble dynamics with task and behavioral features in the absence of external triggers. We report a precise relationship between the modulation of the metastable dynamics and task features. Specifically, we found that errors were made more often when the metastable dynamics slowed down, while trial difficulty influenced the latency of state transitions at a pivotal point during the trial. Both these phenomena occurred during the decision interval and not following the action, with errors occurring in both easy and difficult trials. Thus, modulations of metastable dynamics reflected a state of internal deliberation rather than actions taken or, in the case of error trials, objective trial difficulty. Our results show that temporal modulations of PFdl activity are key determinants of internal deliberations, providing further support for the emerging role of metastable cortical dynamics in mediating complex cognitive functions and behavior.