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Enregistrement W2904051311 · doi:10.1162/jocn_a_01364

Stimulus- and Response-locked Posterior Contralateral Negativity Bisect Cognitive Operations in Visual Search

2018· article· en· W2904051311 sur OpenAlexaff
Brandi Lee Drisdelle, Pierre Jolicœur

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésN2pcStimulus (psychology)PsychologyVisual searchFixation (population genetics)AudiologyEvent-related potentialNegativity effectNeuroscienceVisual N1ElectroencephalographyVisual spatial attentionElectrophysiologyVisual attentionCognitionVisual perceptionCognitive psychologyPerceptionChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explored the flow of information during visual search by examining activity indexing visual attention (N2pc) and the subsequent processing of the selected objects in visual short-term memory (SPCN) time-locked to stimulus presentation and to the motor response. We measured event-related activity at posterior sites (PO7/PO8) for 96 participants during a simple visual search task. A response-locked posterior contralateral negativity (RLpcN) was observed with a scalp distribution similar to that of the N2pc and SPCN. The RLpcN was compared with the stimulus-locked activity (N2pc and SPCN) across experimental manipulations (targets were either closer or farther from fixation in visual space, and the response was either more frequent [75%] or less frequent [25%]) and across response speeds (EEG data were separated into tertiles by RT both within-subjects and between-subjects). The leading edge and early portion of the RLpcN appeared to reflect the initial deployment of attention (N2pc), whereas the later portion (up to peak amplitude) reflected subsequent processing of visual information (SPCN). SPCN and RLpcN also had similar modulations in amplitude for both analyses. Moreover, whereas very small N2pc and SPCN onset latency differences were observed when data were separated into tertiles by RT, there were large onset differences for the RLpcN, with earlier RLpcN onsets for longer RTs, suggesting that RT variance is in large determined by processing after the initial deployment of attention. The results show how we can bisect processing responsible for variations in RT relative to the onset of visual spatial attention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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