Spatial Probability Improves Detection, Orientation Probability Improves Precision: Modelling as Neural Gain versus Tuning
Notice bibliographique
Résumé
Frequent targets are detected faster, probable locations searched earlier, and likely orientations estimated more precisely. As attentional manipulations often convey probabilistic cues about where or what stimuli are likely to appear, is it the case that probability effects and attentional effects are largely one and the same? If true, probability effects for space and features should be distinct as they are for attentional cues, e.g. spatial attention has been linked to changes in neuronal gain, while feature-based attention is thought to affect neuronal tuning. To examine dissociations in spatial versus featural probability, we had participants report both location and orientation of gratings, while location or tilt probabilities were independently manipulated. While orientation probability affected the precision of orientation reports, spatial probability only modulated the likelihood of stimulus detection. Our results demonstrate that even when no physical attentional cues are present, acquired probabilistic information on space versus orientation leads to separable 'attention-like' effects on behavior. These behavioral results are consistent with current theories of attentional effects at the neuronal level. We used population vector coding to implement spatial probability as an orientation agnostic increase in the gain of orientation responsive neurons and orientation probability as a change in orientation selective tuning. The result is that total neural signal is boosted for probable locations, but that the perceptual systems' sensitivity to orientations is not affected, consistent with the behavioral finding that spatial probability only affects detection and not precision. By contrast, having orientation probability affected tuning results in orientation sensitivity and interacted with innate perceptual biases that can also be modeled as tuning differences. Together these results support the claim that many attentional effects can be more directly explained as probability effects, and that the mechanism of probability effects are implemented by adjustments in the gain and tuning of selectively responsive neurons. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».