Specific Contributions of Ventromedial, Anterior Cingulate, and Lateral Prefrontal Cortex for Attentional Selection and Stimulus Valuation
Notice bibliographique
Résumé
Attentional control ensures that neuronal processes prioritize the most relevant stimulus in a given environment. Controlling which stimulus is attended thus originates from neurons encoding the relevance of stimuli, i.e. their expected value, in hand with neurons encoding contextual information about stimulus locations, features, and rules that guide the conditional allocation of attention. Here, we examined how these distinct processes are encoded and integrated in macaque prefrontal cortex (PFC) by mapping their functional topographies at the time of attentional stimulus selection. We find confined clusters of neurons in ventromedial PFC (vmPFC) that predominantly convey stimulus valuation information during attention shifts. These valuation signals were topographically largely separated from neurons predicting the stimulus location to which attention covertly shifted, and which were evident across the complete medial-to-lateral extent of the PFC, encompassing anterior cingulate cortex (ACC), and lateral PFC (LPFC). LPFC responses showed particularly early-onset selectivity and primarily facilitated attention shifts to contralateral targets. Spatial selectivity within ACC was delayed and heterogeneous, with similar proportions of facilitated and suppressed responses during contralateral attention shifts. The integration of spatial and valuation signals about attentional target stimuli was observed in a confined cluster of neurons at the intersection of vmPFC, ACC, and LPFC. These results suggest that valuation processes reflecting stimulus-specific outcome predictions are recruited during covert attentional control. Value predictions and the spatial identification of attentional targets were conveyed by largely separate neuronal populations, but were integrated locally at the intersection of three major prefrontal areas, which may constitute a functional hub within the larger attentional control network.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».