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Enregistrement W4388501137 · doi:10.1101/2023.11.06.565914

The Temporal Profile of Dual-task Interference in the Human Brain

2023· preprint· en· W4388501137 sur OpenAlexaff
Seyed-Reza Hashemirad, Maryam Vaziri-Pashkam, Mojtaba Abbaszadeh

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDual (grammatical number)Task (project management)Course (navigation)Interference (communication)Computer sciencePsychologyCognitive psychologyHuman–computer interactionEngineeringTelecommunicationsArtSystems engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to the brain’s limited cognitive capacity, simultaneous execution of multiple tasks can lead to performance impairments, mainly when the tasks occur closely in time. This limitation is known as dual-task interference. We aimed to investigate the time course of this phenomenon in the brain, utilizing a combination of EEG, multivariate pattern analysis (MVPA), and drift-diffusion modeling (DDM). Here, participants first performed a tone discrimination task, followed by a lane-change task with either short or long onset time differences (Stimulus Onset Asynchrony, SOA), in a simulated driving environment. As expected, the dual-task interference increased the second task’s (lane-change) reaction time. The DDM analysis indicated that this increase was attributable to changes in both the decision time and the post-decision time. Our MVPA findings revealed a decrease in decoding accuracy for the lane-change task in short SOA compared to both long SOA and single-task conditions throughout the trial, highlighting the presence of interference. Moreover, the temporal generalization analysis identified a significant interference effect in short SOA compared to long SOA and single-task conditions after ∼250 ms relative to stimulus onset. Additionally, the conditional generalization analysis showed a delayed response after ∼450 ms. Searchlight analysis illustrated the progression of this information reduction, starting in occipital, parietal, and parieto-occipital leads responsible for perceptual and central processing and then transferring to the frontal leads for mapping decisions onto motor actions. Consistent with the hybrid dual-task interference theory, our results suggest that the processing of the two tasks occurs in a partial parallel manner for the first few hundred milliseconds and primarily in the perceptual and decision-processing stages. Subsequently, another competition arises between the two tasks to route information to motor areas for execution, resulting in the second task’s serial processing and delay or lengthening.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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