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Enregistrement W3081765479 · doi:10.1101/2020.08.28.272633

The relationship between multisensory associative learning and multisensory integration

2020· preprint· en· W3081765479 sur OpenAlexafffund
Sebastien Lauzon, Arin E. Abraham, Kristina Curcin, Ryan A. Stevenson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMultisensory integrationStimulus modalityAssociative propertyPsychologyStimulus (psychology)Associative learningPerceptionSensory systemModalitiesCognitive psychologyElectroencephalographyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Our perception of the world around us is inherently multisensory, and integrating sensory information from multiple modalities leads to more precise and efficient perception and behaviour. Determining which sensory information from different modalities should be perceptually bound is a key component of multisensory integration. To accomplish this feat, our sensory systems rely on both low-level stimulus features, as well as multisensory associations learned throughout development based on the statistics of our environment. The present study explored the relationship between multisensory associative learning and multisensory integration using encephalography (EEG) and behavioural measures. Sixty-one participants completed a three-phase study. First, participants were exposed to novel pairings audiovisual shape-tone pairings with frequent and infrequent stimulus pairings and complete a target detection task. EEG recordings of the mismatch negativity (MMN) and P3 were calculated as neural indices of multisensory associative learning. Next, the same learned stimulus pairs presented in audiovisual as well as unisensory auditory and visual modalities while both early (<120 ms) and late neural indices of multisensory integration were recorded. Finally, participants completed an analogous behavioural speeded-response task, with behavioural indices of multisensory gain calculated using the race model. Significant relationships were found in fronto-central and occipital areas between neural measures of associative learning and both early and late indices of multisensory integration in frontal and centro-parietal areas, respectively. Participants who showed stronger indices of associative learning also exhibited stronger indices of multisensory integration of the stimuli they learned to associate. Furthermore, a significant relationship was found between neural index of early multisensory integration and behavioural indices of multisensory gain. These results provide insight into the neural underpinnings of how higher-order processes such as associative learning guide multisensory integration.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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