Functional connectivity associated with individual differences on the emotional attentional blink task
Notice bibliographique
Résumé
The emotional attentional blink (EAB) task has been used in numerous studies to examine attention capture by emotional stimuli. In this task, participants are instructed to detect a rotated image embedded within a rapid-serial-visual-presentation (RSVP) of images. When an emotional photograph ("critical distractor") appears 200 msec before the target item, participants consistently show a dramatic impairment in target detection. However, the size of the EAB differs across participants. In the current study, we used resting-state fMRI to examine whether differences in functional connectivity were related to individual differences in the size of participants' EAB effects. Twenty-five participants completed a resting-state fMRI scan and an EAB task in different experimental sessions. On each trial of the EAB task, a negative, erotic, or neutral distractor appeared either 200 msec or 800 msec prior to a rotated target image. Accuracy scores were calculated for each distractor type (negative, erotic, and neutral) and lag (200 msec vs. 800 msec). Values representing the negative EAB effect and the erotic EAB effect trials were then entered as covariates in seed-based analyses. The functional connectivity between the right orbitofrontal cortex and parietal regions were positively correlated with the size of both the negative and erotic EAB effects. The erotic EAB was also associated with the functional connectivity between the right orbitofrontal cortex and left middle frontal gyrus.
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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 ».