Acute Stress and Perceptual Load Consume the Same Attentional Resources: A Behavioral-ERP Study
Notice bibliographique
Résumé
Stress and perceptual load affect selective attention in a paradoxical manner. They can facilitate selectivity or disrupt it. This EEG study was designed to examine the reciprocal relations between stress, load and attention. Two groups of subjects, one that performed the Trier Social Stress Test (TSST), and a control group, were asked to respond to a target letter under low and high perceptual load in the absence or presence of a distractor. In the control group, the distractor increased response times (RTs) for high and low load. In the TSST group, distractor increased RTs under low load only. ERPs showed that distractor's presentation attenuated early visual P1 component and shortened its latency. In the TSST group, distractor reduced P1 component under high load but did not affect its latency. Source localization demonstrated reduced activation in V1 in response to distractors presence in the P1 time window for the TSST group compared to the control group. A behavioral replication revealed that in the TSST group distractors were less perceived under high load. Taken together, our results show that stress and perceptual load affect selectivity through the early stages of visual processing and might increase selectivity in a manner that would block conscious perception of irrelevant stimuli.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».