Goal-directed attention alters the tuning of object-based representations in extrastriate cortex
Notice bibliographique
Résumé
Humans survive in environments that contain a vast quantity and variety of visual information. All items of perceived visual information must be represented within a limited number of brain networks. The human brain requires mechanisms for selecting only a relevant fraction of perceived information for more in-depth processing, where neural representations of that information may be actively maintained and utilized for goal-directed behavior. Object-based attention is crucial for goal-directed behavior and yet remains poorly understood. Thus, in the study we investigate how neural representations of visual object information are guided by selective attention. The magnitude of activation in human extrastriate cortex has been shown to be modulated by attention; however, object-based attention is not likely to be fully explained by a localized gain mechanism. Thus, we measured information coded in spatially distributed patterns of brain activity with fMRI while human participants performed a task requiring selective processing of a relevant visual object category that differed across conditions. Using pattern classification and spatial correlation techniques, we found that the direction of selective attention is implemented as a shift in the tuning of object-based information representations within extrastriate cortex. In contrast, we found that representations within lateral prefrontal cortex (PFC) coded for the attention condition rather than the concrete representations of object category. In sum, our findings are consistent with a model of object-based selective attention in which representations coded within extrastriate cortex are tuned to favor the representation of goal-relevant information, guided by more abstract representations within lateral PFC.
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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 | 0,001 |
| 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 ».