The Attentional Suppressive Surround: Eccentricity, Location-Based and Feature-Based Effects and Interactions
Notice bibliographique
Résumé
The Selective Tuning model of visual attention (Tsotsos, 1990) has proposed that the focus of attention is surrounded by an inhibitory zone, eliciting a center-surround attentional distribution. This attentional suppressive surround inhibits irrelevant information which is located close to attended information in physical space (e.g., Cutzu and Tsotsos, 2003; Hopf et al., 2010) or in feature space (e.g., Tombu and Tsotsos, 2008; Störmer and Alvarez, 2014; Bartsch et al., 2017). In Experiment 1, we investigate the interaction between location-based and feature-based surround suppression and hypothesize that the attentional surround suppression would be maximized when spatially adjacent stimuli are also represented closely within a feature map. Our results demonstrate that perceptual discrimination is worst when two similar orientations are presented in proximity to each other, suggesting the interplay of the two surround suppression mechanisms. The Selective Tuning model also predicts that the size of the attentional suppressive surround is determined by the receptive field size of the neuron which optimally processes the attended information. The receptive field size of the processing neurons is tightly associated with stimulus size and eccentricity. Therefore, Experiment 2 tested the hypothesis that the size of the attentional suppressive surround would become larger as stimulus size and eccentricity increase, corresponding to an increase in the neuron's receptive field size. We show that stimulus eccentricity but not stimulus size modulates the size of the attentional suppressive surround. These results are consistent for both low- and high-level features (e.g., orientation and human faces). Overall, the present study supports the existence of the attentional suppressive surround and reveals new properties of this selection mechanism.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».