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Enregistrement W2963991229

Using a dynamic neural field model to explore a direct collicular inhibition account of inhibition of return

2013· article· en· W2963991229 sur OpenAlexaff
Jason Satel, Ross Story, Matthew D. Hilchey, Zhiguo Wang, Raymond M. Klein

Notice bibliographique

RevueeCite Digital Repository (University of Tasmania) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInhibition of returnNeurophysiologyNeuroscienceExplanatory powerNeural activityPhenomenonPsychologyComputer scienceCognitive psychologyPerceptionVisual attentionPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. When the interval between a transient flash of light (a “cue”) and a second visual response signal (a “target”) exceeds at least 200 ms, responding is slowest in the direction indicated by the first signal. This phenomenon is commonly referred to as inhibition of return (IOR). The dynamic neural field model (DNF) has proven to have broad ex-planatory power for IOR, effectively capturing many empirical results. Previous work has used a short-term depression (STD) implementation of IOR, but this approach fails to explain many behavioral phenomena observed in the literature. Here, we explore a variant model of IOR in-volving a combination of STD and delayed direct collicular inhibition. We demonstrate that this hybrid model can better reproduce established behavioural results. We use the results of this model to propose several experiments that would yield particularly valuable insight into the nature of the neurophysiological mechanisms underlying IOR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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