A systematic review and meta‐analysis of memory‐guided attention: Frontal and parietal activation suggests involvement of fronto‐parietal networks
Notice bibliographique
Résumé
Prior knowledge and long-term memory can guide our attention to facilitate search for and detection of subtle targets embedded in a complex scene. A number of neuropsychological and experimental studies have investigated this effect, yet results in the field remain mixed, as there is a lack of consensus regarding the neural correlates thought to support memory-guided attention. The purpose of this systematic review and meta-analysis was to identify a common set of brain structures involved in memory-guided attention. Statistical analyses were computed on functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies that presented participants with a task that required them to detect a target or a change embedded in repeated and novel complex visual displays. After a systematic search, 10 fMRI studies met the selection criteria and were included in the analysis. The results yielded four significant clusters. Activity in right inferior parietal (Brodmann area [BA] 9) and right superior parietal (BA 7) lobes suggests involvement of a fronto-parietal attention network, while activity in left mid-cingulate cortex (BA 23) and right middle frontal gyrus (BA 10) suggests involvement of a fronto-parietal control network. These findings are consistent with the notion that fronto-parietal circuits are important for interfacing retrieved memories with attentional systems to guide search. This article is categorized under: Psychology > Memory Psychology > Learning Psychology > 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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».