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Enregistrement W4404739593 · doi:10.1523/jneurosci.2214-23.2024

Multivariate Pattern Analysis of EEG Reveals Neural Mechanism of Naturalistic Target Processing in Attentional Blink

2024· article· en· W4404739593 sur OpenAlexafffund
Mansoure Jahanian, Marc F. Joanisse, Boyu Wang, Yalda Mohsenzadeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensVector InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVector InstituteCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésAttentional blinkRapid serial visual presentationPsychologyElectroencephalographyCognitive psychologyNeural correlates of consciousnessNeuroscienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human brain has inherent limitations in consciously processing visual information. When individuals monitor a rapid sequence of images for detecting two targets, they often miss the second target (T2) if it appears within a short time frame of 200-500 ms after the first target (T1), a phenomenon known as the attentional blink (AB). The neural mechanism behind the AB remains unclear, largely due to the use of simplistic visual items such as letters and digits in conventional AB experiments, which differ significantly from naturalistic vision. This study employs advanced multivariate pattern analysis (MVPA) of human electroencephalography (EEG) data (including 17 females and 18 males) to explore the neural representations associated with target processing within a naturalistic paradigm under conditions where AB does or does not occur. Our MVPA analysis successfully decoded the identity of target images from EEG data. Moreover, in the AB condition, characterized by a limited time between targets, T1 processing coincided with T2 processing, resulting in the suppression of late representational markers of both T1 and T2. Conversely, in the condition with longer inter-target interval, neural representations endured for a longer duration. These findings suggest that the AB can be attributed to the suppression of neural representations in the later stages of target processing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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