NATPRED: Naturalistic Predictions: How our brain anticipates the future in a dynamic world

Original MUR recruitment notice

Native publication: https://bandi.mur.gov.it/contrattidiricerca.php/public/fellowship/id_fellow/319084

Published employer: Univ. TRENTO Reviewed public-employer reference: UNI_62

Tipologia: Contratto di ricerca

Descrizione del bando

Titolo del progetto di ricerca in italiano: NATPRED: Naturalistic Predictions: How our brain anticipates the future in a dynamic world

Titolo del progetto di ricerca in inglese: NATPRED: Naturalistic Predictions: How our brain anticipates the future in a dynamic world

Campo principale della ricerca: Psychological sciences

Sottocampo della ricerca: Psychology

G.S.D.: 11/PSIC-01 - PSICOLOGIA GENERALE, NEUROPSICOLOGIA E NEUROSCIENZE COGNITIVE, PSICOMETRIA

S.S.D: PSIC-01/B - Neuropsicologia e neuroscienze cognitive

Descrizione sintetica in italiano: . Abbiamo recentemente sviluppato in laboratorio un nuovo approccio che combina registrazioni MEG di partecipanti che osservano input dinamici naturalistici (ad esempio, film), con l'analisi dinamica della similarità rappresentazionale (i.e., dynamic representational similarity analysis; dRSA) per quantificare sia la forza che la latenza con precisione al millisecondo delle rappresentazioni neurali di input dinamici naturalistici, attraverso livelli gerarchici di complessità dello stimolo (da percettivo a concettuale). Si vedano [4,5] per precedenti ricerche pertinenti del laboratorio. A seconda del background e degli interessi, i candidati si concentreranno su una delle quattro linee di ricerca che indagano tutte come fattori fondamentali della vita reale determinano le dinamiche rappresentazionali (predittive) del nostro cervello in condizioni naturalistiche, e che sono difficili da studiare con paradigmi convenzionali più controllati.

Descrizione sintetica in inglese: We recently developed a new approach in the lab that combines MEG recordings of participants observing naturalistic dynamic input (e.g., movies), with dynamic representational similarity analysis (dRSA) to quantify both the strength and the millisecond-precision latency of neural representations of naturalistic dynamic input, across hierarchical levels of stimulus complexity (from perceptual-to-conceptual). See [4,5] for relevant previous research from the lab. This fully-funded postdoc position is part of a larger 5-year project funded by the Italian government (FIS starting grant) on which several PhD/postdocs will work. Depending on background and interest, the postdoc will focus on one of four research lines that all investigate how fundamental real-life factors determine the (predictive) representational dynamics of our brain under naturalistic conditions, and that are difficult to investigate with more controlled conventional paradigms.

Data del bando: 29/09/2026

Numero di assegnazioni per anno: 2

Paesi in cui può essere condotta la ricerca: Italy EUROPE OTHER E.U.

Paesi di residenza dei candidati: OTHER EUROPE E.U.

Nazionalità dei candidati: OTHER EUROPE E.U.

Sito web del bando: https://lavoraconnoi.unitn.it/contratti-ricerca

Dettagli del contratto di ricerca

Destinatari del contratto di ricerca (of target group): Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate)

Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali?: no

Comprende vitto e spese di viaggio: no

Finanziatore

Nome dell'Ente finanziatore: Università di Trento

Tipologia dell'Ente: Public research

Paese dell'Ente: Italy

Città: Trento

Codice postale: 38122

Indirizzo: via Calepina

Sito web: http://www.unitn.it http://www.unitn.it/

Contatto presso l'Ente

E-mail: [email protected]

EU Research Framework Programme

Contratto finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme?: No

Dettagli per la candidatura

Data di scadenza del bando: 16/11/2026 - alle ore 12:00

Come candidarsi: https://lavoraconnoi.unitn.it/contratti-ricerca

Source: Ministero dell’Università e della Ricerca https://bandi.mur.gov.it/contrattidiricerca.php/public/fellowship/id_fellow/319084

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