Arbetsförmedlares förståelse av social kompetens och andra påverkansfaktorer i arbetssökandet
Notice bibliographique
Résumé
Successful task switching requires a network of brain areas to select, maintain, implement, and execute the appropriate task. Although frontoparietal brain areas are thought to play a critical role in task switching by selecting and encoding task rules and exerting top-down control, how brain areas closer to the execution of tasks participate in task switching is unclear. The superior colliculus (SC) integrates information from various brain areas to generate saccades and is likely influenced by task switching. Here, we investigated switch costs in nonhuman primates and their neural correlates in the activity of SC saccade-related neurons in monkeys performing cued, randomly interleaved pro- and anti-saccade trials. We predicted that behavioral switch costs would be associated with differential modulations of SC activity in trials on which the task was switched vs. repeated, with activity on the current trial resembling that associated with the task set of the previous trial when a switch occurred. We observed both error rate and reaction time switch costs and changes in the discharge rate and timing of activity in SC neurons between switch and repeat trials. These changes were present later in the task only after fixation on the cue stimuli but before saccade onset. These results further establish switch costs in macaque monkeys and suggest that SC activity is modulated by task-switching processes in a manner inconsistent with the concept of task set inertia.<b>NEW & NOTEWORTHY</b> Task-switching behavior and superior colliculus (SC) activity were investigated in nonhuman primates performing randomly interleaved pro- and anti-saccade tasks. Here, we report error rate and reaction time switch costs in macaque monkeys and associated differences in stimulus-related activity of saccade-related neurons in the SC. These results provide a neural correlate for task switching and suggest that the SC is modulated by task-switching processes and may reflect the completion of task set reconfiguration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».