Neural basis of feature cueing in the perception of object contours
Notice bibliographique
Résumé
Cueing attention to a particular location is space leads to enhanced processing of objects in that circumscribed area. However, attention can also be cued to non-spatial properties of objects (e.g. colour) resulting in preferential processing of that feature throughout the visual field. We have previously shown that this principle of feature-based attention contributes to higher-level processing, such as during the perception of objects. When attending to contour defined loops, perception of similar object contours is better relative to the perception of other incongruent features. In the current experiment we investigated the influence of feature cues. Participants viewed a rapid serial visual presentation of random arrays of gabors that sometimes formed a loop that was either contour- or motion-defined and that should be detected as quickly as possible. To cue feature-based attention, in separate blocks of trials there was an 80% chance that the target was a contour or motion, respectively. We found valid cues to contour-defined loops produced faster reaction times compared to invalid cues. This demonstrates the impact of a feature cue in perceiving object contours. To investigate the neural mechanism responsible for this feature cue effect, we recorded ERP's while performing this task. We observed cue-related positivity at about 300ms after stimulus onset. Our data argue for a contribution of later, possibly top-down mechanisms to feature-based attention, perhaps reflecting an attentional set for feature dimensions.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».