MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2162847201 · doi:10.1371/journal.pone.0008042

Visual Search Elicits the Electrophysiological Marker of Visual Working Memory

2009· article· en· W2162847201 sur OpenAlexafffund
Stephen M. Emrich, Naseem Al-Aidroos, Jay Pratt, Susanne Ferber

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensBaycrest HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésVisual searchWorking memoryElectrophysiologyTask (project management)Encoding (memory)PsychologyVisual memoryNeuroscienceCognitive psychologyCognitionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although limited in capacity, visual working memory (VWM) plays an important role in many aspects of visually-guided behavior. Recent experiments have demonstrated an electrophysiological marker of VWM encoding and maintenance, the contralateral delay activity (CDA), which has been shown in multiple tasks that have both explicit and implicit memory demands. Here, we investigate whether the CDA is evident during visual search, a thoroughly-researched task that is a hallmark of visual attention but has no explicit memory requirements. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: The results demonstrate that the CDA is present during a lateralized search task, and that it is similar in amplitude to the CDA observed in a change-detection task, but peaks slightly later. The changes in CDA amplitude during search were strongly correlated with VWM capacity, as well as with search efficiency. These results were paralleled by behavioral findings showing a strong correlation between VWM capacity and search efficiency. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: We conclude that the activity observed during visual search was generated by the same neural resources that subserve VWM, and that this activity reflects the maintenance of previously searched distractors.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,284

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,143 · 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

Citations99
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetNeural and Behavioral Psychology StudiesTravaux en français237 207