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Enregistrement W4406714416 · doi:10.1016/j.cortex.2025.01.002

Allocation of spatial attention in human visual cortex as a function of endogenous cue validity

2025· article· en· W4406714416 sur OpenAlexaff
William Narhi‐Martinez, Yong Min Choi, Blaire Dube, Julie D. Golomb

Notice bibliographique

RevueCortex · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésPsychologyCognitive psychologyVisual cortexFunction (biology)Neuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several areas of visual cortex contain retinotopic maps of the visual field, and neuroimaging studies have shown that covert attentional guidance will result in increases of activity within the regions representing attended locations. However, little research has been done to directly compare neural activity for different types of attentional cues. Here, we used fMRI to investigate how retinotopically-specific cortical activity would be modulated depending on whether we provided deterministic or probabilistic spatial information. On each trial, a four-item memory array was presented and participants' memory for one of the items would later be probed. Critically, trials began with a foveally-presented endogenous cue that was either 100% valid (deterministic runs), 70% valid (probabilistic runs), or neutral. By dividing visual cortex into quadrant-specific regions of interest (qROIs), we could examine how attention was spatially distributed across the visual field within each trial, depending on cue type and delay. During the anticipatory period prior to the memory array, we found increased activation at the cued location compared to noncued locations, with surprisingly comparable levels of facilitation for both deterministic and probabilistic cues. However, we found significantly greater facilitation on deterministic relative to probabilistic trials following the onset of the memory array, with only deterministic cue-related facilitation persisting through the presentation of the probe. These findings reveal how cue validity can drive differential allocations of neural resources over time across cued and noncued locations, and that the allocation of attention should not be assumed to invariably scale alongside the validity of a cue.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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