Learned action effects modulate salience in space: Evidence for the preactivation theory
Notice bibliographique
Résumé
Performing an action can reduce sensitivity to the sensory outcomes associated with the action. One explanation of this sensory attenuation effect, the preactivation account, proposes that action performance raises the activity of the internal representation of the actions sensory outcome, and that this heightened activity influences how incoming stimulus is processed. In particular, the stimulus-driven raise in neural activity is reduced for stimuli consistent with the activated representation, due to preactivation, compared with inconsistent stimuli that have no such preactivation. In this way, the stimulus-driven raise in neural activity hinders detecting a stimulus consistent with a learned action outcome. To test this account, we used a spatial attentional cuing phenomenon known as the attentional repulsion effect. In Experiment 1 we confirmed that when a cue is consistent with a learned action-outcome its effective salience is reduced (i.e., a smaller attentional repulsion effect) compared with a cue that is inconsistent with the action-outcome. Critically, the attentional repulsion effect paradigm allowed us to test the effect of action-induced activation of cue representation on the distribution of salience in space when action effects were no longer present. This was done In Experiments 2 and 3, we found that actions increase the salience of action-outcome locations even in the absence of action-outcomes. In other words, through learned action effects, we were able to generate attentional repulsion effects without the presence of the peripheral cues. These findings provide strong support for the preactivation account of action-induced sensory attenuation. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».