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Enregistrement W2982688563 · doi:10.1101/822635

Cerebellar lesions disrupt spatial and temporal visual attention

2019· preprint· en· W2982688563 sur OpenAlexafffund
Brandon T. Craig, Adam Morrill, Britt Anderson, James Danckert, Christopher L. Striemer

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensUniversity of WaterlooMacEwan UniversityWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMacEwan University
Mots-clésCovertCerebellumPsychologyLesionNeuroscienceCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current study represents the first comprehensive examination of spatial, temporal and sustained attention following cerebellar damage. Results indicated that, compared to controls, cerebellar damage resulted in a larger cueing effect at the longest SOA – possibly reflecting a slowed the onset of inhibition of return (IOR) during a reflexive covert attention task, and reduced the ability to detect successive targets during an attentional blink task. However, there was little evidence to support the notion that cerebellar damage disrupted voluntary covert attention or the sustained attention to response task (SART). Lesion overlay data and supplementary voxel-based lesion symptom mapping (VLSM) analyses indicated that impaired performance on the reflexive covert attention and attentional blink tasks were related to damage to Crus II of the left posterior cerebellum. In addition, subsequent analyses indicated our results are not due to either general motor impairments or to damage to the deep cerebellar nuclei. Collectively these data demonstrate, for the first time, that the same cerebellar regions may be involved in both spatial and temporal visual 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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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