Dissociating feature complexity from number of objects in VSTM storage using the contralateral delay activity
Notice bibliographique
Résumé
Many recent studies have examined the neural correlates of visual short-term memory (VSTM) maintenance using an ERP component known as the contralateral delay activity (CDA), whose amplitude corresponds to memory load within individuals and to memory capacity across individuals. The parietal distribution of the CDA makes it a particularly compelling locus of capacity-limited VSTM storage given that it overlaps with fMRI findings of feature- and location-based VSTM systems located in the superior and inferior intra-parietal sulcus. An under-explored question, however, is the extent to which the CDA indexes the feature complexity of items to be remembered or the number of objects/locations to be remembered, or both. We employed a lateralized change detection task in which the feature complexity and number of items to be remembered were independently manipulated. Items to be remembered were either simple features (shape, color, or orientation) or conjunctions of these features, and they were presented either at one location or at three locations. Behavioural results demonstrated that individuals performed comparably for simple features and conjunctions presented one at a time, while performance for simple features declined when three were presented at different locations relative to when they were conjoined in one object. We found that ERP amplitudes at the lateral, posterior sites that are typically measured in the CDA reflected the number of objects to be remembered, while more central, anterior sites indexed the complexity of the objects to be remembered. Thus, feature- and location-based systems in the parietal cortex can be dissociated even at the course spatial resolution of ERP.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».