On the Role of the Inferior Intraparietal Sulcus in Visual Working Memory for Lateralized Single-feature Objects
Notice bibliographique
Résumé
A consolidated practice in cognitive neuroscience is to explore the properties of human visual working memory through the analysis of electromagnetic signals using cued change detection tasks. Under these conditions, EEG/MEG activity increments in the posterior parietal cortex scaling with the number of memoranda are often reported in the hemisphere contralateral to the objects' position in the memory array. This highly replicable finding clashes with several reported failures to observe compatible hemodynamic activity modulations using fMRI or fNIRS in comparable tasks. Here, we reconcile this apparent discrepancy by acquiring fMRI data on healthy participants and employing a cluster analysis to group voxels in the posterior parietal cortex based on their functional response. The analysis identified two distinct subpopulations of voxels in the intraparietal sulcus (IPS) showing a consistent functional response among participants. One subpopulation, located in the superior IPS, showed a bilateral response to the number of objects coded in visual working memory. A different subpopulation, located in the inferior IPS, showed an increased unilateral response when the objects were displayed contralaterally. The results suggest that a cluster of neurons in the inferior IPS is a candidate source of electromagnetic contralateral responses to working memory load in cued change detection tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».