Electrical Neuroimaging of Voluntary Audiospatial Attention: Evidence for a Supramodal Attention Control Network
Notice bibliographique
Résumé
Previous attempts to investigate the supramodal nature of attentional control have focused primarily on identifying neuroanatomical overlap in the frontoparietal systems activated during voluntary shifts of spatial attention in different sensory modalities. However, the activation of the same neural structures is insufficient evidence for a supramodal system, as the same brain regions could interact with one another in very different ways during shifts of attention in different modalities. Thus, to explore the similarity of the functional networks, it is necessary to identify the neural structures involved and to examine the timing and sequence of activities within the network. To this end, we used an electrical neuroimaging technique to localize the neural sources of electroencephalographic signals recorded from human subjects during audiospatial shifts of attention and to examine the timing and sequence of activities within several regions of interest. We then compared the results to an analogous study of visuospatial attention shifts. Similar frontal and parietal regions were activated during visual and auditory shifts of attention, and the timing of activities within these regions was nearly identical. Following this modality-independent sequence of attention-control activity, activity in the relevant sensory cortex was enhanced in anticipation of the response-relevant target. These results are consistent with the hypothesis that a single supramodal network of frontal and parietal regions mediates voluntary shifts of spatial attention and controls the flow of sensory information in modality-specific sensory pathways.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».