Prestimulus neural variability affects behavioral performances mediated by poststimulus-evoked responses at the intraindividual and interindividual levels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are significant intra-individual and inter-individual variabilities in audiovisual temporal perception. Previous studies have shown that prestimulus neural variability could reflect behavioral variabilities. We aimed to investigate whether prestimulus neural variability can predict behavioral variability in audiovisual temporal perception. Furthermore, We also explored whether prestimulus neural variability directly influences behavioral responses or indirectly impacts perceptual decisions through post-stimulus-evoked responses. We analyzed the electroencephalography (EEG) data from a paradigm where the twenty-eight human subjects performed a simultaneity judgment (SJ) task in the beep-flash stimulus. The prestimulus weighted permutation entropy (WPE) was the indicator of neural variability in this study. We found that prestimulus frontal WPE could predict the individual’s TBW in auditory- and visual-leading conditions. In addition, increased prestimulus parietal WPE was associated with more asynchronous responses. Prestimulus frontal WPE may be associated with top-down cognitive control, while parietal WPE may be related to bottom-up cortical excitability. Furthermore, poststimulus evoked responses could mediate the relation between prestimulus WPE and the individual’s TBW or perceptual responses. These results suggested that prestimulus WPE was a marker in reflecting intra-individual and inter-individual variabilities in audiovisual temporal perception. Significantly, prestimulus WPE might influence perceptual responses by affecting poststimulus sensory representations.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».