Visual awareness during the attentional blink is determined by representational similarity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our visual perception seems effortless, but the brain has a limited processing capacity which curtails the amount of sensory information that can be brought into conscious awareness at any moment in time. A widely studied exemplar of this limitation is the ‘attentional blink’ (AB), in which observers are unable to report the second of two rapidly sequential targets if it appears within 200-500 ms of the first. Despite the apparent ubiquity of the AB effect, its computational and neurophysiological underpinnings have remained elusive. Here we propose a simple computational model of temporal attention that unifies the AB with spatial and feature-based attention. We took a novel, integrative approach involving human psychophysics and functional brain imaging, along with neuronal recordings in mice to test this model. Specifically, we demonstrate that the AB only arises when visual targets have dissimilar representations in the brain but is absent when both targets have the same representation. Similarity in this context can be determined either by elementary features such as edge orientation, or by acquired, high-level factors such as numerical or alphabetical order. In this parsimonious model of the AB, attention to an initial target establishes a perceptual filter that is tuned to its unique representation in the brain. Subsequent items that match the filter remain available for conscious report, whereas those that do not match elude awareness altogether.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».