How spatial attention affects the decision process: looking through the lens of Bayesian hierarchical diffusion model & EEG analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Model-based cognitive neuroscience elucidates the cognitive processes and neurophysiological oscillations that lead to behavioral performance in cognitive tasks (e.g., response times and accuracy). In this paper we explore the underlying latent process of spatial prioritization in perceptual decision processes, based on one well-known sequential sampling model (SSM), the drift-diffusion model (DDM), and subsequent nested model comparison. Neural components of spatial attention which contributed to the latent process and behavioral performance in a visual face-car perceptual decision were detected based on both time-frequency decomposition and event-related potential (ERP) analysis. For estimating DDM parameters (i.e. the drift rate, the boundary separation, and the non-decision time), a Bayesian hierarchical approach is considered, which allows inferences to be performed simultaneously on the group and individual level. Our cognitive modeling analysis revealed that spatial attention changed the non-decision time parameter across experimental conditions, such that a model with a changing non-decision time parameter provides a better fit to the data than other model parameters, quantified using the deviance information criterion (DIC) score and R-squared. Using multiple regression analysis on the contralateral minus neutral N2 sub-component (N2nc) at central electrodes, it can be concluded that poststimulus N2nc can predict mean response times (RTs) and non-decision time parameters related to spatial prioritization. However the contralateral minus neutral alpha power (Anc) at parieto-occipital electrodes can only predict the mean RTs and not the non-decision time relating to spatial prioritization. It was also found that the difference of contralateral minus neutral neural oscillations were more reflective of the modulation of the top-down spatial attention in comparison to the difference of ipsilateral minus neutral neural oscillations. These results suggest that individual differences in spatial attention are encoded by contralateral (and not ipsilateral) N2 oscillations and non-decision times. This work highlights how model-based Cognitive Neuroscience can further reveal the role of EEG in spatial attention during perceptual decision making.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».