Visual working memory deficits following right brain damage
Notice bibliographique
Résumé
Visual working memory (VWM) involves the encoding and maintenance of visual information over time, with the requirement that object features be accurately bound to spatial locations. We and others have shown that damage to the right hemisphere leads to impaired spatial working memory. Here, we test the notion that right brain damage (RBD) may have consequences for domain general VWM. We had eight RBD patients and a group of healthy control participants perform a VWM task under different loads (1 to 3 items to recall) and spatial competition (high vs. low). All participants were asked to remember the colour of target items presented on the right side of space. Patients showed impaired encoding of information evident in poor precision of memory representations and increased guessing rates even at a set size of only one item. Our data suggests that VWM capacity is severely limited following RBD. Although five of the eight patients presented with neglect, it is not clear whether this deficit in VWM is unique to the syndrome. We suggest that future work should directly pit attention and VWM demands against one another in the same patients to determine whether the confluence of deficits in these domains is the critical determinant of the neglect syndrome. Regardless of the implications for the neglect syndrome, however, our data show that VWM deficits in RBD patients extend into non-spatial feature space.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».