Attending to what and where: Background connectivity integrates categorical and spatial attention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Top-down attention prioritizes the processing of goal-relevant information throughout visual cortex, based on where that information is found in space and what it looks like. Whereas attentional goals often have both spatial and featural components, most research on the neural basis of attention has examined these components separately. This may reflect the fact that attention is typically studied in individual visual areas that preferentially code for either spatial locations or particular features. Here we investigated how these attentional components are integrated by examining the attentional modulation of functional connectivity between visual areas with different selectivity. Specifically, we used fMRI to measure temporal correlations between spatially-selective regions of early visual cortex and category-selective regions in ventral temporal cortex while participants performed a task that benefitted from both spatial and categorical attention. We found that categorical attention modulated the connectivity of category-selective areas, but only with retinotopic areas that coded for the spatially attended location. The reverse was not true, however, with spatial attention modulating the connectivity of retinotopic areas with category-selective areas coding for both attended and unattended features. This pattern of results suggests that attentional modulation of connectivity is dominated by spatial selection, which in turn gates featural biases. Combined with exploratory analyses of frontoparietal areas that track these changes in connectivity among visual areas, this study begins to shed light on how different components of attention are integrated in support of more complex behavioral goals.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».