Neurophysiology of effortful listening: Decoupling motivational modulation from task demands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In demanding listening situations, a listener’s motivational state may affect their cognitive investment. Here, we aim to delineate how domain-specific sensory processing, domain-general neural alpha power, and pupil size as a proxy for cognitive investment encode influences of motivational state under demanding listening. Participants performed an auditory gap-detection task while pupil size and the magnetoencephalogram (MEG) were simultaneously recorded. Task demand and a listener’s motivational state were orthogonally manipulated through changes in gap duration and monetary-reward prospect, respectively. Whereas task difficulty impaired performance, reward prospect enhanced it. Pupil size reliably indicated the modulatory impact of an individual’s motivational state. At the neural level, the motivational state did not affect auditory sensory processing directly but impacted attentional post-processing of an auditory event as reflected in the late evoked-response field and alpha power change. Both pre-gap pupil dilation and higher parietal alpha power predicted better performance at the single-trial level. The current data support a framework wherein the motivational state acts as an attentional top-down neural means of post-processing the auditory input in challenging listening situations. Significance Statement How does an individual’s motivational state affect cognitive investment during effortful listening? In this simultaneous pupillometry and MEG study, participants performed an auditory gap-detection task while their motivational state was manipulated through varying prospect of a monetary reward. The pupil size directly mirrored this motivational modulation of the listening demand. The individual’s motivational state also enhanced top-down attentional post-processing of the auditory event but did neither change auditory sensory processing nor pre-gap parietal alpha power. These data suggest that a listener’s motivational state acts as a late attentional top-down effect on auditory neural processes in challenging listening situations.
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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 ».