A tRNS investigation of the sensory representation of time
Notice bibliographique
Résumé
The understanding of the mechanisms underlying the representation of temporal intervals in the range of milliseconds/seconds remains a complex issue. Different brain areas have been identified as critical in temporal processing. The activation of specific areas is depending on temporal range involved in the tasks and on the modalities used for marking time. Here, for the first time, transcranial random noise stimulation (tRNS) was applied over the right posterior parietal (P4) and right frontal (F4) cortex to investigate their role in intra- and intermodal temporal processing involving brief temporal intervals (<1 sec). Eighty University students performed a time bisection task involving standard durations lasting 300 ms (short) and 900 ms (long). Each empty interval to be judged was marked by two successive brief visual (V) or auditory (A) signals defining four conditions: VV, VA, AV or AA. Participants were assigned to one of these four conditions. Half of the participants received tRNS over P4 and half over F4. No effect of stimulation was observed on temporal variability (Weber ratio). However, participants that were stimulated over P4 overestimated temporal intervals in the random condition compared to the sham condition. In addition to showing an effect of tRNS on perceived duration rather than on temporal variability, the results of the present study confirm that the right posterior parietal cortex is involved in the processing of time intervals and extend this finding to several sensory modality conditions.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».