Aftereffects following adaptation to face mental images
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent neuroimaging studies using fMRI and EEG have consistently revealed overlapping brain activation during both mental imagery and visual perception. Yet, the extent to which these processes share underlying mechanisms remains elusive. Our prior work uncovered a weak correlation between perceptual thresholds and mental imagery (i.e., vividness judgments) for identical natural scenes (Charest et al., 2023), prompting a new investigation using adaptation as a psychophysiological tool. Adaptation is an invaluable tool for non-invasive exploration of low- to high-level visual processing, including face (e.g. Leopold et al., 2001), object (e.g. Feng & He, 2005), and scene (e.g., Greene & Oliva, 2005) processing. Importantly, adaptation has been previously used to induce aftereffects of imagined motion (Winawer et al., 2010). However, it is still unknown if adaptation can elicit aftereffects following high-level adaptation. In each trial, participants viewed the same two full-frontal, color faces simultaneously for 1 second, one on each side of a fixation cross. Subsequently, they were instructed to imagine the face previously shown either on the left or the right for 6 seconds. Participants then assessed whether a morph resembled the face initially shown on the left or the right (40 repetitions × 7 morph levels × 2 imagined faces, totaling 560 trials). Preliminary results from five participants revealed significantly different means for the cumulative Gaussian distributions fitted to the proportions of responses in favor of face B as a function of morph levels when face A or face B was imagined (t(4) = -4.69, p < 0.01; adapted to face A: M = 0.55; and to face B: M = 0.61). These initial results offer a promising avenue for finely comparing high-level visual processing and mental imagery across individuals with diverse cognitive proficiencies, paving the way for a deeper understanding of the interconnected nature of these cognitive domains.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle