Feedforward attentional selection in sensory cortex
Notice bibliographique
Résumé
Salient objects stand out (pop-out) from their surroundings, grabbing our attention. Whether this phenomenon is a consequence of bottom-up sensory processing or predicated on top-down influence is debated. We show that the neural computation of attentional pop-out is embedded in the earliest cortical sensory response, seemingly void of feedback from higher-level areas. We measured synaptic and spiking activity across cortical columns in mid-level area V4 of monkeys searching for an attention-grabbing stimulus. Indexed by reaction times and behavioral accuracy, attention was captured at variable times. This moment of attentional capture occurred within the earliest feedforward response, both in terms of timing and spatial location. Moreover, the magnitude of the earliest sensory response predicted reaction times. Crucially, errant attentional selection and consequent behavior was associated with errant selection in sensory cortex. Together, these findings demonstrate a dominant role for feedforward activation of sensory cortex for dictating attentional priority and subsequent behavior. In brief Why do certain objects stand out from their surroundings and seemingly grab our attention? In this study, Westerberg et al. determine that attentional selection for salient objects in our environment is computed in sensory cortex as soon as sensory information arrives. Highlights Early sensory responses in V4 predict attentional selection and behavioral responses Errant attentional selection in sensory cortex precedes errant behavior Tonic modulation of sensory cortex can regulate attentional selection
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».