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Enregistrement W2610601206 · doi:10.1038/s41598-017-00811-7

Neural correlates of distraction and conflict resolution for nonverbal auditory events

2017· article· en· W2610601206 sur OpenAlexafffund
Hannah J. Stewart, Sygal Amitay, Claude Alain

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchMedical Research CouncilRotman Research Institute, Baycrest
Mots-clésDistractionConflict resolutionTask (project management)PsychologyCognitive psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In everyday situations auditory selective attention requires listeners to suppress task-irrelevant stimuli and to resolve conflicting information in order to make appropriate goal-directed decisions. Traditionally, these two processes (i.e. distractor suppression and conflict resolution) have been studied separately. In the present study we measured neuroelectric activity while participants performed a new paradigm in which both processes are quantified. In separate block of trials, participants indicate whether two sequential tones share the same pitch or location depending on the block's instruction. For the distraction measure, a positive component peaking at ~250 ms was found - a distraction positivity. Brain electrical source analysis of this component suggests different generators when listeners attended to frequency and location, with the distraction by location more posterior than the distraction by frequency, providing support for the dual-pathway theory. For the conflict resolution measure, a negative frontocentral component (270-450 ms) was found, which showed similarities with that of prior studies on auditory and visual conflict resolution tasks. The timing and distribution are consistent with two distinct neural processes with suppression of task-irrelevant information occurring before conflict resolution. This new paradigm may prove useful in clinical populations to assess impairments in filtering out task-irrelevant information and/or resolving conflicting information.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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