Neural Correlates and Saccadic Eye Movements Involved during Letter Naming Speed Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Naming speed (NS) tasks measure how quickly and accurately subjects can name sets of highly familiar stimuli (e.g., letters) randomly presented in a visual array. NS performance has been shown to be a precursor and concurrent correlate of accurate and efficient reading. However, it is still not known what cognitive processes underlie this relationship. We used functional magnetic resonance imaging (fMRI) to investigate the neural substrates and cognitive processes underlying performance during letter and object naming speed (NS) tasks. We used three methods to evaluate task performance: (a) changing stimulus composition to emphasize phonological and/or visual aspects; (b) decomposing NS times into pause and articulation components; and (c) analyzing eye movements and brain activation involved in a NS task. 19 healthy young adults (ages 21 - 26 yrs) were recruited. We employed a block design consisting of a letter NS task and three variants with increased phonological and/or visual similarity (Compton, 2003), and an object NS task with a variant in which the object names rhymed with one another, while subjects' eye movements and articulations were recorded. We examined how these manipulations influenced performance and whether they resulted in differences in neural activation. Results indicated that letter NS manipulations were associated with specific patterns of performance which were influenced by visual rather than phonological similarity. When the task was both visually and phonologically similar, participants had significantly longer naming times and fixation durations, and made more frequent saccades and regressions. The letter NS tasks activated regions that are involved in the reading network, including the temporoparietal areas, inferior frontal cortex, and the ventral visual stream, as well as in the saccadic eye movement network. Activation in the temporoparietal areas of the reading network varied by task indicating differential neural processes that are associated with each letter NS task. Meeting abstract presented at VSS 2016
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 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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».