MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404512661 · doi:10.1101/2024.11.19.624303

Global and selective effects of auditory attention on arousal: insights from pupil dilation

2024· preprint· en· W4404512661 sur OpenAlexaff
Aurélie Grandjean, Roxane S. Hoyer, Mathieu Anne, Anne Caclin, Moulin Annie, Bidet-Caulet Aurélie

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueColor perception and design
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCentre Lyonnais d'Acoustique, Université de LyonUniversité de LyonAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPupillary responseArousalPsychologyCognitive psychologySelective attentionPupilDilation (metric space)NeuroscienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Theoretical models of attention propose that norepinephrine (NE) can induce both a global boost of arousal and selective amplification of high-priority stimuli, yet few tasks have tested these dual effects in humans. Here, we used pupillometry in an auditory detection task, the Competitive Attention Test (CAT), previously performed in large cohort studies, to examine how task engagement (active vs. passive) and stimulus relevance (informative vs. uninformative cues) modulate arousal. Results showed that both relevant and irrelevant sounds elicited larger pupil dilation under active conditions, indicating a global arousal effect. Crucially, only relevant sounds benefited from an additional dilation when preceded by an informative cue, demonstrating a selective arousal mechanism associated to top-down attention. These findings illustrate the NE’s dual role in boosting overall alertness while selectively enhancing high-priority stimuli. Beyond theoretical implications, this work highlights that the CAT captures measurable arousal components, reinforcing its utility for clinical assessments of attention-arousal clinical disruptions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetColor perception and designTravaux en français237 207