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Enregistrement W2135291104 · doi:10.1073/pnas.0507746103

Direct neurophysiological evidence for spatial suppression surrounding the focus of attention in vision

2006· article· en· W2135291104 sur OpenAlexaff
Jens‐Max Hopf, C. Nico Boehler, Steven J. Luck, John K. Tsotsos, H.–J. Heinze, Mircea Ariel Schoenfeld

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésFocus (optics)MagnetoencephalographyNeuroscienceFovealNeurophysiologyArtificial intelligenceComputer sciencePsychologyComputer visionCommunicationPattern recognition (psychology)PhysicsElectroencephalographyOpticsBiologyRetinal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spatial focus of attention has traditionally been envisioned as a simple spatial gradient of enhanced activity that falls off monotonically with increasing distance. Here, we show with high-density magnetoencephalographic recordings in human observers that the focus of attention is not a simple monotonic gradient but instead contains an excitatory peak surrounded by a narrow inhibitory region. To demonstrate this center-surround profile, we asked subjects to focus attention onto a color pop-out target and then presented probe stimuli at various distances from the target. We observed that the electromagnetic response to the probe was enhanced when the probe was presented at the location of the target, but the probe response was suppressed in a narrow zone surrounding the target and then recovered at more distant locations. Withdrawing attention from the pop-out target by engaging observers in a demanding foveal task eliminated this pattern, confirming a truly attention-driven effect. These results indicate that neural enhancement and suppression coexist in a spatially structured manner that is optimal to attenuate the most deleterious noise during visual object identification.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations263
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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