Object-based Attention Measured with SSVEPs
Notice bibliographique
Résumé
Feature-based attention has been demonstrated to have non-spatial aspect: Specifically, if attention is directed to a target, it extends to other targets with similar features (e.g., color or direction of motion) anywhere in the visual field. We tested whether this non-spatial property also holds for object-based attention where attention to one target superimposed on another (e.g., to a house superimposed on a face) may extend to other similar but task irrelevant targets elsewhere in the visual field. We used Steady State Visually Evoked Potentials (SSVEPs) with high-density EEG. While maintaining central fixation, participants were cued to pay attention to one of two superimposed images, either a house or a face, presented above fixation. In half of the trials, the orientation of the cued image briefly changed, and the participant had to report this by pressing a key. Average performance on this detection task was 84%. In addition to the overlapped house and face above fixation, another house and face were presented separately, one on the left and one on the right side of fixation, flickering at different frequencies (7.5Hz and 12Hz). These extra images were irrelevant to the task but if attention was nonetheless allocated to them, it should be evident as an increase in SSVEPs at harmonics of their flicker frequency. For two participants, topographies of the relevant harmonics showed a lateralized attention-dependent response, suggesting that the attention to the house or the face in the overlapped pair extended to the irrelevant, matching stimulus on the left or right. For the other two, no obvious attention-dependent response was observed. Next, we will test exemplars of the attended object categories to better prevent the recruitment of feature-based attention and we will add a more in-depth region-based analysis of an extended dataset.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».