Attention recruits frontal cortex in human infants
Notice bibliographique
Résumé
Young infants learn about the world by overtly shifting their attention to perceptually salient events. In adults, attention recruits several brain regions spanning the frontal and parietal lobes. However, these regions are thought to have a protracted maturation and so it is unclear whether they are recruited in infancy and, more generally, how infant attention is supported by the brain. We used event-related fMRI with 24 awake behaving infants 3–12 months old while they performed a child-friendly attentional cuing task. A target was presented to either the left or right of the infant’s fixation and eye-tracking was used to measure the latency with which they saccaded to the target. To manipulate attention, a brief cue was presented before the target in three conditions: on the same side as the upcoming target (valid), on the other side (invalid), or on both sides (neutral). All infants were faster to look at the target on valid versus invalid trials, with valid faster than neutral and invalid slower than neutral, indicating that the cues effectively captured attention. We then compared the fMRI activity evoked by these trial types. Regions of adult attention networks activated more strongly for invalid than valid trials, particularly frontal regions such as anterior cingulate cortex. Neither behavioral nor neural effects varied by infant age within the first year, suggesting that these regions may function early in development to support the reorienting of attention. Together, this furthers our mechanistic understanding of how the infant brain controls the allocation of attention.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».