Electrophysiological correlates of visual singleton detection
Notice bibliographique
Résumé
Identifying a fixed-feature singleton that pops out from an otherwise uniform array of distractors elicits an ERP component called the N2pc over the posterior scalp. The N2pc has been used to track attention with millisecond accuracy, inform theories of visual selection, and test for specific attention deficits in clinical populations, yet it is still unclear what neuro-cognitive process gives rise to the component. One hypothesis is that the N2pc reflects a spatial filtering process that suppresses irrelevant distractors. In support of this hypothesis, Luck and Hillyard (1994a) showed that the N2pc is eliminated when the features of the target and distractors switch unpredictably across trials (so that participants cannot prepare to filter out irrelevant items). The present study aimed to replicate Luck and Hillyard's singleton detection experiment but with modifications to enhance the N2pc signal and to gain statistical power. We show that orientation singletons do, in fact, elicit the N2pc as well as an earlier-onset and longer-lasting singleton detection positivity over the occipital scalp when the target and distractor orientations swap randomly across trials. We conclude that spatial filtering might not play a major role in the generation of the N2pc and that the selection processes required to search for fixed-feature targets (in feature-search mode) are also engaged in the detection of variable-feature singletons (in singleton detection mode).
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».