MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2005585020 · doi:10.1371/journal.pbio.1001228

How the Brain Homes in on Valuable Objects

2011· letter· en· W2005585020 sur OpenAlexaboutno aff
Janelle Weaver

Notice bibliographique

RevuePLoS Biology · 2011
Typeletter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEvolutionary biologyComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

​OurOur visual surroundings are often crowded with information, and we must focus on the most crucial details to avoid being overwhelmed. The brain automatically detects and biases attention toward important and valuable features, such as the green flash of a traffic light and the shape and color of a dollar bill lying on the sidewalk. Although scientists have identified brain regions involved in either shifting attention or assessing the value of items, relatively little is known about the interplay between these regions. Three major subdivisions (colored) of the primate prefrontal cortex contain neurons guiding the focus of attention. Neurons at the intersection of these subdivisions (shaded) carry information about both the value and location of objects. In a paper published this week in PLoS Biology, a team led by Thilo Womelsdorf of York University in Toronto, Canada, addressed this issue by recording from neurons across a large portion of the monkey brain. They found that two regions—the ventromedial prefrontal cortex (vmPFC) and the anterior cingulate cortex (ACC)—are involved in guiding attention to the most valuable objects in a scene. The findings provide a more complete understanding of the roles of different brain areas and their interactions during this crucial task. In the study, the researchers trained two monkeys to perform a visual attention task. The animals fixated on a gray dot in the center of a screen and saw a circle filled with red and black stripes on one side and another circle with green and black stripes on the other side. Next, the color of the dot changed to red or green to cue the monkeys to pay attention to the corresponding pattern, which then rotated either clockwise or counterclockwise. The animals indicated the direction of motion by moving their eyes up or down, respectively, and they received juice for correct decisions. But the amount of the reward depended on the color of the pattern, and accuracy was higher for stimuli linked to a larger reward than for those associated with less juice. While the monkeys were engaged in the task, the researchers recorded from more than 1,000 neurons in the frontal and cingulate cortex. The activity of some neurons carried precise information about the location of the attended pattern, and these cells were clustered in the ACC, vmPFC, and lateral prefrontal cortex. A subset of these neurons showed transient changes in their firing rates immediately after the dot changed color, suggesting that they help to shift attention to task-relevant stimuli. By contrast, a separate set of ACC neurons showing delayed and prolonged responses could play a role in maintaining attention to relevant locations while filtering out distractions. The research team also examined how neuronal activity was affected by reward magnitude. Neurons that were sensitive to the value of the attended pattern formed a distinct set of clusters in the vmPFC and ACC, but some cells in these two regions responded to both the location and value of the stimulus. Because the ACC is connected with brain areas involved in directing eye gaze and planning other movements, and the vmPFC shares connections with areas that are critical for memory and emotions, these two regions are ideally positioned to integrate information about location and value to focus attention on the most important objects in the environment. Kaping D, Vinck M, Hutchison RM, Everling S, Womelsdorf T (2011) Specific Contributions of Ventromedial, Anterior Cingulate, and Lateral Prefrontal Cortex for Attentional Selection and Stimulus Valuation. doi:10.1371/journal.pbio.1001224

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,193
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,103 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS BiologyMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207