The neural systems for perceptual updating
Notice bibliographique
Résumé
In a constantly changing environment we must adapt to both abrupt and gradual changes to incoming information. Previously, we demonstrated that a distributed network (including the anterior insula and anterior cingulate cortex) was active when participants updated their initial representations (e.g., it's a cat) in a gradually morphing picture task (e.g., now it's a rabbit; Stöttinger et al., 2015). To shed light on whether these activations reflect the proactive decisions to update or perceptual uncertainty, we introduced two additional conditions. By presenting picture morphs twice we controlled for uncertainty in perceptual decision making. Inducing an abrupt shift in a third condition allowed us to differentiate between a proactive decision in uncertainty-driven updating and a reactive decision in surprise-based updating. We replicated our earlier result, showing the robustness of the effect. In addition, we found activation in the anterior insula (bilaterally) and the mid frontal area/ACC in all three conditions, indicative of the importance of these areas in updating of all kinds. When participants were naïve as to the identity of the second object, we found higher activations in the mid-cingulate cortex and cuneus - areas typically associated with task difficulty, in addition to higher activations in the right TPJ most likely reflecting the shift to a new perspective. Activations associated with the proactive decision to update to a new interpretation were found in a network including the dorsal ACC known to be involved in exploration and the endogenous decision to switch to a new interpretation. These findings suggest a general network commonly engaged in all types of perceptual decision making supported by additional networks associated with perceptual uncertainty or updating provoked by either proactive or reactive decision making.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».