Orienting Attention to Short-Term Memory Representations via Sensory Modality and Semantic Category Retro-Cues
Notice bibliographique
Résumé
There is growing interest in characterizing the neural mechanisms underlying the interactions between attention and memory. Current theories posit that reflective attention to memory representations generally involves a fronto-parietal attentional control network. The present study aimed to test this idea by manipulating how a particular short-term memory (STM) representation is accessed, that is, based on its input sensory modality or semantic category, during functional magnetic resonance imaging (fMRI). Human participants performed a novel variant of the retro-cue paradigm, in which they were presented with both auditory and visual non-verbal stimuli followed by Modality, Semantic, or Uninformative retro-cues. Modality and, to a lesser extent, Semantic retro-cues facilitated response time relative to Uninformative retro-cues. The univariate and multivariate pattern analyses (MVPAs) of fMRI time-series revealed three key findings. First, the posterior parietal cortex (PPC), including portions of the intraparietal sulcus (IPS) and ventral angular gyrus (AG), had activation patterns that spatially overlapped for both modality-based and semantic-based reflective attention. Second, considering both the univariate and multivariate analyses, Semantic retro-cues were associated with a left-lateralized fronto-parietal network. Finally, the experimental design enabled us to examine how dividing attention cross-modally within STM modulates the brain regions involved in reflective attention. This analysis revealed that univariate activation within bilateral portions of the PPC increased when participants simultaneously attended both auditory and visual memory representations. Therefore, prefrontal and parietal regions are flexibly recruited during reflective attention, depending on the representational feature used to selectively access STM representations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».