Resolving stages of processing in visual search: Frontal eye field neurophysiology with two degrees of difficulty
Notice bibliographique
Résumé
Behavior is the outcome of covert perceptual, cognitive, and motor operations that can be described by mathematical models and are produced by brain systems comprised of diverse neurons. Using the logic of selective influence, we are distinguishing stages of processing supporting visual search. Macaque monkeys searched for a color singleton among distractors. Two operations necessary for the task—search efficiency and stimulus-response mapping—were independently manipulated. Search efficiency was manipulated by varying the similarity of singleton and distractor colors. Stimulus-response mapping, or stimulus-response encoding, was manipulated by varying the elongation of stimuli that cued GO or NO-GO responses. The response times of both monkeys were modified selectively by the 2x2 (High vs Low efficiency) x (High vs Low encoding) manipulations. Single-unit spiking was sampled in frontal eye field of two monkeys. Neurons representing stimulus salience were distinguished from neurons mediating saccade preparation. The times of modulation of both categories of neurons were measured in the 2x2 (High vs Low efficiency) x (High vs Low encoding) manipulations. The manipulation of search efficiency influenced the time taken to resolve singleton location and the delay of saccade preparation of most neurons. The manipulation of stimulus-response encoding did not influence the time taken to resolve singleton location of most neurons but also delayed saccade preparation. The convergence of performance and neural results provide evidence that distinct operations during visual search can be resolved via the experimental logic of selective influence.
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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) | 0,001 | 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 ».