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Enregistrement W4323637127 · doi:10.1126/sciadv.ade7996

A cortical zoom-in operation underlies covert shifts of visual spatial attention

2023· article· en· W4323637127 sur OpenAlexaff
Mandy V. Bartsch, Christian Merkel, Hendrik Strumpf, Mircea Ariel Schoenfeld, John K. Tsotsos, Jens‐Max Hopf

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensThe Wilson CentreYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésVisual cortexFocus (optics)Receptive fieldComputer scienceCovertCoding (social sciences)Visual spatial attentionNeuroscienceVisual perceptionPsychologyArtificial intelligencePerceptionPhysicsMathematicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shifting the focus of attention without moving the eyes poses challenges for signal coding in visual cortex in terms of spatial resolution, signal routing, and cross-talk. Little is known how these problems are solved during focus shifts. Here, we analyze the spatiotemporal dynamic of neuromagnetic activity in human visual cortex as a function of the size and number of focus shifts in visual search. We find that large shifts elicit activity modulations progressing from highest (IT) through mid-level (V4) to lowest hierarchical levels (V1). Smaller shifts cause those modulations to start at lower levels in the hierarchy. Successive shifts involve repeated backward progressions through the hierarchy. We conclude that covert focus shifts arise from a cortical coarse-to-fine process progressing from retinotopic areas with larger toward areas with smaller receptive fields. This process localizes the target and increases the spatial resolution of selection, which resolves the above issues of cortical coding.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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