ERPs Differentially Reflect Automatic and Deliberate Processing of the Functional Manipulability of Objects
Notice bibliographique
Résumé
It is known that the functional properties of an object can interact with perceptual, cognitive, and motor processes. Previously we have found that a between-subjects manipulation of judgment instructions resulted in different manipulability-related memory biases in an incidental memory test. To better understand this effect we recorded electroencephalography (EEG) while participants made judgments about images of objects that were either high or low in functional manipulability (e.g., hammer vs. ladder). Using a between-subjects design, participants judged whether they had seen the object recently (Personal Experience), or could manipulate the object using their hand (Functionality). We focused on the P300 and slow-wave event-related potentials (ERPs) as reflections of attentional allocation. In both groups, we observed higher P300 and slow wave amplitudes for high-manipulability objects at electrodes Pz and C3. As P300 is thought to reflect bottom-up attentional processes, this may suggest that the processing of high-manipulability objects recruited more attentional resources. Additionally, the P300 effect was greater in the Functionality group. A more complex pattern was observed at electrode C3 during slow wave: processing the high-manipulability objects in the Functionality instruction evoked a more positive slow wave than in the other three conditions, likely related to motor simulation processes. These data provide neural evidence that effects of manipulability on stimulus processing are further mediated by automatic vs. deliberate motor-related processing.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».