Pupillometric imaging reveals the spatiotemporal dynamics of covert attention
Notice bibliographique
Résumé
The visual system uses attention to process relevant aspects in the environment. Particularly covert attention plays an important role as it allows us to inspect information presented in the visual periphery before or without an eye movement. However, due to its latent and dynamic nature, it has been a challenge to characterize the spatial and temporal properties of covert attentional shifts. To date little is known about how the focus of attention moves across space and time. We developed a novel pupillometric imaging paradigm to directly probe and visualize spatiotemporal shifts of attention in observers that performed a classic Posner’s cueing task. The distribution of attentional resources was measured by proxy of the amplitude of pupil orienting responses to salient probes that sampled various positions and timepoints around cue and target onsets. The resulting attention maps confirm that the analogy of attention as a local spotlight holds when stationary. The analysis of its temporal dynamics indicate that the attentional spotlight, when shifting between peripheral locations, gradually fades out at start positions and fades in at end positions across time. When shifting from foveal to peripheral locations, the degree of attention only decreases at its start position (i.e., fixation), resulting in relatively more attention at start and end positions before and after a shift, respectively. As the first two-dimensional imaging effort of covert attention shifts across peripheral locations, this study lays the foundation to characterize attentional properties at an unprecedentedly high spatiotemporal resolution.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».