Hemifield Specificity of Attention Response Functions during Multiple-Object Tracking
Notice bibliographique
Résumé
The difficulty of tracking multiple moving objects among identical distractors increases with the number of tracked targets. Previous research has shown that the number of targets tracked (i.e., load) modulates activity in brain areas related to visuospatial attention, giving rise to so-called attention response functions (ARFs). While the hemifield/hemispheric effects of spatial attention (e.g., hemispatial neglect, hemifield capacity limits) are well described, it had not previously been tested whether a hemispheric or hemifield imbalance exists among ARFs. By recording blood oxygenation level-dependent activity from human brains (n = 19, female and male) in a multiple-object tracking paradigm, we show that the number of tracked objects modulates activity in a large network of areas bilaterally. A significant effect of contralateral load was found in earlier areas throughout the dorsal and ventral visual streams, while the effects of ipsilateral load emerged in later areas. Both contra- and ipsilateral load significantly influenced activity in the parietal and frontal lobes, specifically the dorsal attention network. In addition, some brain regions in the occipital lobe were significantly more sensitive to contralateral than ipsilateral load. Our results are consistent with findings showing that a diverse set of brain areas contributes to tracking multiple targets. In particular, we extend the canonical view of load-based ARFs to include hemifield bias. Given the hemifield-specific nature of speed and capacity limits to multiple-object tracking, we conjecture that areas that show a strong hemifield preference may impose a bottleneck on processing that results in limits on the capacity and speed of tracking.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».