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Enregistrement W2162259821 · doi:10.1093/cercor/bhq057

Saccadic Preparation in the Frontal Eye Field Is Modulated by Distinct Trial History Effects as Revealed by Magnetoencephalography

2010· article· en· W2162259821 sur OpenAlexafffund
Adrian K. C. Lee, Matti Hämäläinen, Kara A. Dyckman, Jason J.S. Barton, Dara S. Manoach

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAntisaccade taskMagnetoencephalographySaccadic maskingNeuroscienceContext (archaeology)PsychologyPrefrontal cortexAnterior cingulate cortexEye movementCognitive psychologyCognitionBiologyElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimizing outcomes involves rapidly and continuously adjusting behavior based on context. While most behavioral studies focus on immediate task conditions, responses to events are also influenced by recent history. We used magnetoencephalography and a saccadic paradigm to investigate the neural bases of 2 trial history effects that are well characterized in the behavioral eye movement literature: task-switching and the prior-antisaccade effect. We found that switched trials were associated with increased errors and transient increases in activity in the frontal eye field (FEF) and anterior cingulate cortex early in the preparatory period. These activity changes are consistent with active reconfiguration of the task set, a time-limited process that is triggered by the instructional cue. Following an antisaccade versus prosaccade, there was increased activity in the FEF and prefrontal cortex that persisted into the preparatory period of the subsequent trial, and saccadic latencies were prolonged. We attribute these effects to persistent inhibition of the ocular motor response system from the prior antisaccade. These findings refine our understanding of how trial history interacts with current task demands to adjust responses. Such dynamic modulations of neural activity and behavior by recent experience are at the heart of adaptive flexible behavior.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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