Attending to what and where: Background connectivity integrates category-based and spatial attention
Notice bibliographique
Résumé
We recently demonstrated that attention to visual categories is associated with increased coupling between low-level visual areas selective for basic features and high-level areas selective for the attended category (Al-Aidroos, Said, & Turk-Browne, 2012, PNAS). For example, retinotopic area V4 coupled more with the fusiform face area (FFA) under face attention and the parahippocampal place area (PPA) under scene attention. Here, we investigate how spatial attention affects coupling, and how such modulation might interact with category-based coupling. Conventional neural measures often suggest that spatial and feature-based/category-based attention operate independently, so integrated changes in coupling may help to explain how people coordinate multiple attentional goals. Participants completed a combined space/category attention task in which they fixated centrally while viewing face images on one side of fixation and scene images on the other. Thus, across fMRI runs, they attended to left faces, right faces, left scenes, or right scenes. All images appeared in the upper visual field, projecting to the perceptually-dominant ventral stream. We used background connectivity to assess coupling: Stimulus-evoked responses and global noise were removed from the data, allowing analysis of the noise correlations between areas for the four attentional states. We found three main results. First, when attending to upper visual field images, FFA/PPA connectivity was enhanced for ventral V1-V3, but suppressed for dorsal V1-V3. Second, attending to images in one hemifield enhanced FFA/PPA connectivity with contralateral, more than ipsilateral, visual areas. These spatial attention results generalize our previous category findings, suggesting that modulation of coupling is a fundamental mechanism for top-down attention. Third, enhanced connectivity with task-relevant category areas was limited to task-relevant spatial areas (e.g., left-face attention enhanced FFA but not PPA connectivity, and only with right but not left V4). In this way, changes in coupling can support the integration of two distinct types of top-down attention. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».