Stable Task Representations under Attentional Load Revealed with Multivariate Pattern Analysis of Human Brain Activity
Notice bibliographique
Résumé
Performing multiple tasks concurrently places a load on limited attentional resources and results in disrupted task performance. Although human neuroimaging studies have investigated the neural correlates of attentional load, how attentional load affects task processing is poorly understood. Here, task-related neural activity was investigated using fMRI with conventional univariate analysis and multivariate pattern analysis (MVPA) while participants performed blocks of prosaccades and antisaccades, either with or without a rapid serial visual presentation (RSVP) task. Performing prosaccades and antisaccades with RSVP increased error rates and RTs, decreased mean activation in frontoparietal brain areas associated with oculomotor control, and eliminated differences in activation between prosaccades and antisaccades. However, task identity could be decoded from spatial patterns of activation both in the absence and presence of an attentional load. Furthermore, in the FEFs and intraparietal sulcus, these spatial representations were found to be similar using cross-trial-type MVPA, which suggests stability under attentional load. These results demonstrate that attentional load may disrupt the strength of task-related neural activity, rather than the identity of task representations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».