eLife Assessment: Coupling of saccade plans to endogenous attention during urgent choices
Notice bibliographique
Résumé
You are attending a talk at a conference, eyes straight ahead and fixed on the speaker… yet you may in fact also be covertly monitoring your phone, hoping for a long-awaited message to flash on the screen. This ability to focus on something without directly looking at it is called spatial attention. It plays an essential role in everyday tasks, such as spotting keys on a cluttered desk or noticing when a traffic light changes. Overlapping brain circuits control spatial attention and eye movements, creating tight links between the two processes. For example, shifting your gaze towards a specific location automatically leads you to pay at least partial attention to what unfolds at this spot. Whether the reverse is true, however, is less clear. In other words: when we are paying attention to something without looking at it, is our brain set to move our eyes towards this location? To explore this question, Goldstein et al. designed a visual task that allowed them to track human participants’ attention and eye movements moment by moment, and to unpick various factors affecting these processes. The volunteers fixed their gaze on the center of a screen, knowing that they also needed to pay attention to a certain location at the periphery where a cue was set to appear. The color of the cue determined whether the participants would then need to shift their gaze either towards or away from it – for example, they were instructed to look directly at a green cue but away from a magenta one. These analyses showed that participants needed about 30 milliseconds less time to program an eye movement toward the cue – that is, to shift their gaze towards the location that they were already covertly monitoring. Such difference in processing time suggests that eye movements are biased towards the location on which attention is directed, but that this preference can still be overridden quickly. By refining our understanding of the mechanisms underpinning attention, the findings by Goldstein et al. may help us better understand conditions like attention deficit hyperactivity disorder, where the brain struggles to engage and disengage with stimuli effectively.
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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».