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Enregistrement W4412717893 · doi:10.1101/2025.07.21.666053

Individual differences in perceptual capacity depend on aperiodic slope, not alpha oscillations

2025· preprint· en· W4412717893 sur OpenAlexaff
Jessica Elliott, Jason B. Mattingley, Joshua O. Eayrs, Anthony M. Harris

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilAustralian Research Council
Mots-clésAperiodic graphElectroencephalographyAlpha (finance)Limit (mathematics)PerceptionOscillation (cell signaling)PsychologyStimulus (psychology)MathematicsLimitingLimit cycleInhibitory postsynaptic potentialExcitatory postsynaptic potentialStatisticsCognitive psychologyNeuroscienceBiologyMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Visual processing is subject to strict capacity limitations that restrict the number of stimuli that can be individuated, that is, distinguished as separate objects, to around 3-4 items at a time. The neural mechanisms that give rise to this ‘subitizing’ limit are unclear. Here, we tested an account of the subitizing limit that attributes it to the amount of information that can be processed within one cycle of the 8-14 Hz alpha oscillation. This account proposes that the subitizing limit should be correlated with an individual’s alpha oscillation frequency. We pitted this account against one based on neural excitatory-inhibitory balance, as indexed by the slope of the aperiodic component of the electrophysiological power spectrum. To test these accounts, we had human participants (N=51; 37 females) complete a visual enumeration task while we measured their brain activity with electroencephalography (EEG). We extracted aperiodic and alpha-band activity from the pre-stimulus period and correlated these with model-based estimates of individuals’ subitizing capacity. Alpha oscillations were not correlated with subitizing capacity within-participants or as individual differences, but they were associated with other elements of enumeration performance, including baseline reaction times and the slope of the performance decrement outside the subitizing range. By contrast, individual differences in aperiodic slope reliably predicted individuals’ subitizing capacity. These results suggest that differences in neural excitatory:inhibitory balance are the source of individuation-related capacity limits, not alpha-frequency sampling. Significance Statement Busy, multi-element visual scenes are common in daily life. Human visual perception, however, is capacity limited, individuating only 3-4 objects at a time. The source of these capacity limitations is currently unknown. This work examines the neural correlates of perceptual capacity within and between individuals, comparing a rhythmic ‘pulsed inhibition’ account with one based on the arhythmic balance of neural excitation and inhibition. Our results demonstrate that individuals with more arhythmic inhibition demonstrate greater perceptual capacity. These results help to explain how excitation and inhibition across populations of neurons sculpts the capacity of the neural system and suggest targets for future interventions to improve perceptual capacity with arhythmic brain stimulation.

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)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,189 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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