Rôle de l’attention lors de la recherche visuelle : mesures électrophysiologiques
Notice bibliographique
Résumé
Le but principal de cette thèse était de mieux comprendre la relation entre le déploiement de l’attention visuo-spatiale et la réponse lors de la recherche visuelle. Nous avons combiné des mesures de chronométrie mentale (les temps de réponse; TR) et d’électrophysiologie, permettant le suivi du décours temporel des évènements et la séparation des processus en sous-phases. Trois études ont été effectuées. Dans les deux premières études, la N2pc, un potentiel relié à un événement (PRE), a été utilisé comme indice électrophysiologique de l’attention visuelle vers un stimulus latéral lors d’une tâche de recherche visuelle ayant une cible facilement repérable (qui saute aux yeux) parmi des distracteurs. Cette composante est caractérisée, en électrophysiologie, par une plus grande négativité environ 200 ms suivant la présentation de la stimulation aux sites postérieurs et controlatéraux du champ visuel ciblé. Dans la première étude, la relation entre la composante N2pc et la réponse a été examinée. Pour ce faire, les données électrophysiologiques ont été scindées selon le TR médian. La N2pc était plus ample pour les essais et les participants plus rapides comparés à ceux qui étaient plus lents, suggérant qu’un déploiement attentionnel plus efficace (N2pc plus ample) avait accéléré les processus subséquents (TR plus court). Dans l’étude 2, le traitement depuis le moment du déploiement attentionnel jusqu’à la réponse a été élucidé en examinant le déclenchement de la N2pc par rapport à la réponse et non au stimulus (ce qui est plus utilisé dans les paradigmes classiques). Nous avons été les premiers à utiliser la RLpcN (response-locked posterior contralateral negativity), composée de la composante N2pc et la SPCN (une composante suivant la N2pc reflétant le traitement en mémoire visuelle à court terme). Les résultats ont démontré une augmentation du temps entre le début de la RLpcN et la réponse pour les TR plus lents, reflétant un traitement plus long suivant le déploiement de l’attention spatiale. Nous avons par la suite utilisé cette composante (la RLpcN) pour étudier la recherche visuelle difficile (Étude 3), où la cible n’était pas facilement identifiable parmi des distracteurs, à l’aide de manipulations expérimentales modulant la RLpcN, soit le nombre d’items et de réponses possibles. Plus il y avait d’items dans le champ visuel ou de possibilités de réponses, plus longue était la durée entre le début de la RLpcN et la réponse, démontrant ainsi qu’il est possible d’observer l’activité associée avec les processus sous-jacents à ces manipulations lors d’une recherche difficile. En somme, nous avons montré (1) qu’un déploiement attentionnel plus efficace accélère les processus subséquents, (2) que le traitement déterminant les TR se produit, en majorité, suivant le déploiement de l’attention et, enfin, (3) qu’il est possible d’identifier des marqueurs électrophysiologiques de la sélection de la cible ainsi que de la réponse lors d’une recherche difficile. Dans l’ensemble, les résultats des études constituant la présente thèse vont au-delà des études électrophysiologiques de recherche visuelle typiques, qui utilisent généralement des cibles qui sautent aux yeux, et élucident le décours temporel du traitement lors de recherches plus complexes.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».