Allocation of spatial attention in human visual cortex as a function of endogenous cue validity
Notice bibliographique
Résumé
Certain areas of the brain are known to contain retinotopic maps of the visual field, and covert attentional guidance has been shown to result in spatially-specific increases of neural activity within certain cortical regions representing the attended locations. However, little research has been done to directly compare how attentional cues that carry differing levels of task-relevant spatial information will impact cue-modulated neural activity, particularly in terms of preparatory (i.e., pre-stimulus) attention. Here, we used fMRI to investigate how activity in area V4 would respond depending on if participants were cued with deterministic or probabilistic spatial information. Every trial began with a central arrow cue and subsequent pre-array delay, followed by a four-item memory array and subsequent post-array delay prior to the presentation of the memory probe for one of the array items. Critically, at the start of each run of trials, participants were informed that the arrow cues would indicate the to-be-probed location with either 100% validity (deterministic spatial cue) or 70% validity (probabilistic spatial cue). Our results revealed significantly higher cued versus noncued V4 quadrant activity for both probabilistic and deterministic cues prior to the onset of the memory array, but following the onset of the memory array, only significantly higher cued versus noncued V4 quadrant activity for deterministic cue trials. These findings reveal how cue validity alone can drive a differential allocation of neural resources across cued and noncued locations, and how this allocation can vary over time within a trial. Information providing certainty regarding the target’s upcoming location appeared to bias attention both in anticipation of, and following, the presentation of task-relevant stimuli. In contrast, while information regarding where a target is most probable (but not guaranteed) to appear initially biased attention, this bias was more likely to spread or wane after the onset of task-relevant stimuli.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».