Intention to grasp reactivates shape processing
Notice bibliographique
Résumé
Paying attention to object features such as motion, contours, or colours can enhance visual processes throughout the visual field. Relatedly, when we grasp an object, processing visual properties of the object are necessary to allow us to successfully execute the grasp. However, few studies have reported attention-induced changes to the visual computations of object features, specifically in terms of temporal dynamics. Here, we aimed to clarify the time frames of attention to object features using multivariate EEG analyses. We recorded electrophysiological signals from 64 scalp electrodes in human participants while they viewed and acted upon real objects. Objects had one of two shapes (“flower” and “pillow”), and materials (steel and wood), respectively. To manipulate attention to these features, participants either grasped and lifted these objects, or touched them with their knuckle, thus making shape and material more or less relevant to the task. We then performed pattern classification of shape and material based on spatiotemporal EEG data. We found that classifiers reached transient accuracies around 100-200 ms after stimulus presentation. Shape classification was more robust than material, but there was not a marked difference in classification performance between tasks. However, the cross-temporal generalization of shape representations revealed that only for grasping did early and late neural generators reactivate one another during action planning. In contrast, knuckling shape computations involved a chained activation of generators. Our findings suggest that task-related attention does indeed modulate the visual processing of shape such that earlier representations are stored and reactivated during action planning, only if they are important to the task at hand.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».