Delay activity during visual working memory: A meta-analysis of 30 fMRI experiments
Notice bibliographique
Résumé
Visual working memory refers to the temporary maintenance and manipulation of task-related visual information. Recent debate on the underlying neural substrates of visual working memory has focused on the delay period of relevant tasks. Persistent neural activity throughout the delay period has been recognized as a correlate of working memory, yet regions demonstrating sustained hemodynamic responses show inconsistency across individual studies. To develop a more precise understanding of delay-period activations during visual working memory, we conducted a coordinate-based meta-analysis on 30 fMRI experiments involving 515 healthy adults with a mean age of 25.65 years. The main analysis revealed a widespread frontoparietal network associated with delay-period activity, as well as activation in the right inferior temporal cortex. These findings were replicated using different meta-analytical algorithms and were shown to be robust against between-study heterogeneity and publication bias. Further meta-analyses on different subgroups of experiments with specific task demands and stimulus types revealed similar delay-period networks, with activations distributed across the frontal and parietal cortices. The roles of prefrontal regions, posterior parietal regions, and inferior temporal areas are reviewed and discussed in the context of content-specific storage. We conclude that cognitive operations that occur during the unfilled delay period in visual working memory tasks can be flexibly expressed across a frontoparietal-temporal network depending on experimental parameters.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».