Differential and Overlapping Effects between Exogenous and Endogenous Attention Shape Perceptual Facilitation during Visual Processing
Notice bibliographique
Résumé
Visuospatial attention is not a monolithic process and can be divided into different functional systems. In this framework, exogenous attention reflects the involuntary orienting of attention resources following a salient event, whereas endogenous attention corresponds to voluntary orienting based on the goals and intentions of individuals. Previous work shows that these attention processes map onto distinct functional systems, yet evidence suggests that they are not fully independent. In the current work, we investigated the differential and overlapping effects of exogenous and endogenous attention on visual processing. We combined spatial cueing of visuospatial attention, EEG, and multivariate pattern analysis to examine where and when the effects of exogenous and endogenous attention were maximally different and maximally similar. Critically, multivariate pattern analysis provided new insights by examining whether classifiers trained to decode the cueing effect for one attention process (e.g., exogenous attention) can successfully decode the cueing effect for the other attention process (e.g., endogenous attention). These analyses uncovered differential and overlapping effects between exogenous and endogenous attention. Next, we combined principal component analyses, single-trial ERPs, and mediation analysis to determine whether these effects facilitate perception, as indexed by the behavioral spatial cueing effects of exogenous and endogenous attention. This approach revealed that three EEG components shape the cueing effects of exogenous and endogenous attention at various times after target onset. Altogether, our study provides a comprehensive account about how overlapping and differential processes of endogenous and exogenous relate to perceptual facilitation in the context of visuospatial attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».