Sustaining Attention for a Prolonged Duration Affects Dynamic Organizations of Frequency-Specific Functional Connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Sustained attention encompasses a cascade of fundamental functions. The human ability to implement a sustained attention task is supported by brain networks that dynamically formed and dissolved through oscillatory synchronization. The decrement of vigilance induced by prolonged task engagement affects sustained attention. However, little is known about which stage or combinations are affected by vigilance decrement. Here, we applied an analysis framework composed of weighted phase lag index (wPLI) and tensor component analysis (TCA) to an EEG dataset collected during 80 min sustained attention task to examine the electrophysiological basis of such effect. We aimed to characterize the phase-coupling networks to untangle different phases involved in sustained attention and study how they are modulated by vigilance decrement. We computed the time-frequency domain wPLI from each block and subject and constructed a fourth-order tensor, containing the time, frequency, functional connectivity (FC), and blocks × subjects. This tensor was subjected to the TCA to identify the interacted and low-dimensional components representing the frequency-specific dynamic FC (fdFC). We extracted four types of neuromakers during a sustained attention task, namely the pre-stimulus alpha right-lateralized parieto-occipital FC, the post-stimulus theta fronto-parieto-occipital FC, delta fronto-parieto-occipital FC, and beta right/left sensorimotor FCs. All these fdFCs were impaired by vigilance decrement. These fdFCs, except for the beta left sensorimotor network, were restored by rewards, although the restoration by reward in the beta right sensorimotor network was transient. These findings provide implications for dissociable effects of vigilance decrement on sustained attention by utilizing the tensor-based framework.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».