Parieto-occipital alpha power dynamics selectively code for the storage of spatial locations in visual working memory
Notice bibliographique
Résumé
Visual working memory (VWM) allows us to actively represent a limited amount of visual information in mind at a given moment. Recent electrophysiological studies have consistently shown that modulations of the power of parieto-occipital alpha activity (8-13Hz) is directly involved in active maintenance of VWM representations. For example, the reduction of the parieto-occipital alpha power observed during the VWM retention interval shows the capacity-limited set size effect predicted by the behavioral measures of VWM capacity (Erikson, et al., 2016; Fukuda, Mance, & Vogel, 2015; Fukuda, Kang, & Woodman, 2016). Furthermore, the topographical distribution of this alpha power modulation during VWM delay can be used to decode the content of VWM (Foster, et al., 2016; Fukuda, Kang, & Woodman, 2016; Samaha, Sprague, & Postle, 2016). In this study, we sought to extend this finding by specifying the nature of the representation in VWM that are reflected in these parieto-occipital alpha power dynamics. More specifically, we had participants maintain location, color, or their conjunction in a short-term memory task while we recorded their electroencephalograms (EEGs). Pattern classification results revealed that location information, but not color information, can be reliably decoded from the topographical distribution of the parieto-occipital alpha power during the retention interval of the memory task. This finding clearly demonstrates the selective sensitivity of the parieto-occipital alpha activity to the storage of spatial locations in VWM. Meeting abstract presented at VSS 2017
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».