Evidence for a common mechanism of spatial attention and visual awareness: Towards construct validity of pseudoneglect
Notice bibliographique
Résumé
Present knowledge of attention and awareness centres on deficits in patients with right brain damage who show severe forms of inattention to the left, called spatial neglect. Yet the functions that are lost in neglect are poorly understood. In healthy people, they might produce "pseudoneglect"-subtle biases to the left found in various tests that could complement the leftward deficits in neglect. But pseudoneglect measures are poorly correlated. Thus, it is unclear whether they reflect anything but distinct surface features of the tests. To probe for a common mechanism, here we asked whether visual noise, known to increase leftward biases in the grating-scales task, has comparable effects on other measures of pseudoneglect. We measured biases using three perceptual tasks that require judgments about size (landmark task), luminance (greyscales task) and spatial frequency (grating-scales task), as well as two visual search tasks that permitted serial and parallel search or parallel search alone. In each task, we randomly selected pixels of the stimuli and set them to random luminance values, much like a poor TV signal. We found that participants biased their perceptual judgments more to the left with increasing levels of noise, regardless of task. Also, noise amplified the difference between long and short lines in the landmark task. In contrast, biases during visual searches were not influenced by noise. Our data provide crucial evidence that different measures of perceptual pseudoneglect, but not exploratory pseudoneglect, share a common mechanism. It can be speculated that this common mechanism feeds into specific, right-dominant processes of global awareness involved in the integration of visual information across the two hemispheres.
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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 | 0,010 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».