Temporal dynamics of dual-task interference in the brain in a simulated driving environment
Notice bibliographique
Résumé
Dual-task interference occurs when the brain's limited cognitive capacity leads to performance impairments during overlapping tasks. We aimed to investigate the time profile of this phenomenon using EEG, multivariate pattern analysis (MVPA), and drift-diffusion modeling (DDM). Participants performed a tone discrimination task, followed by a lane-change task with short or long stimulus onset asynchrony (SOA) in a simulated driving environment. Dual-task interference increased lane-change reaction time, attributable to changes in decision and post-decision times, as indicated by DDM. MVPA findings revealed decreased decoding accuracy for the lane-change task in short SOA compared to long SOA and single-task conditions, highlighting interference. Using MVPA temporal generalization, we investigated how interference affects neural pattern stability over time, revealing disruptions as early as ∼250 ms after the lane change stimulus onset in short SOA trials, suggesting partial parallel processing in early stages. To assess stability across task conditions, we also applied MVPA conditional generalization. This analysis showed a delayed above-chance decoding accuracy (starting at ∼450 ms) in short SOA trials compared to long SOA and single-task conditions, suggesting a bottleneck in later processing stages. MVPA searchlight analysis further revealed a reduction in task-specific information, progressing from occipital and parietal regions (resonsible for perceptual and central processing) to frontal regions (responsible for decision-to-action mapping) in short versus long SOA trials. Overall, our findings suggest that tasks are processed partially in parallel during the first hundred milliseconds, particularly in perceptual and decision stages. Beyond ∼450 ms, competition exists in routing of information to motor areas, causing serial processing and delays for the second task.
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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) | 0,000 | 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 ».