Expectation dynamically modulates the representational time course of objects and locations
Notice bibliographique
Résumé
Past work has demonstrated that predictive information modulates how the brain responds to visual stimuli, but it is not yet clear how the brain integrates different types of predictive information to facilitate efficient perception. Here, we aim to explore how expectations about upcoming stimulus identities ("what" information) and upcoming stimulus locations ("where" information) modulate the directionality and occurrence of prediction effects in brain activity. Participants (n = 40) viewed real-world object images in rapid serial visual presentation (RSVP) streams which were predictable in terms of both object identity and stimulus location. Multivariate pattern analyses of electroencephalography (EEG) data were used to quantify and compare the degree of information represented in neural activity when stimuli were random (unpredictable), expected, or unexpected in terms of identity and location. Decoding accuracy for expected locations was significantly reduced relative to random locations between 160 and 238 ms post-onset. However, this effect subsequently reversed with decoding accuracy for expected locations becoming higher than accuracy for random locations between 273 and 430 ms. This temporally dynamic effect was not replicated within analyses decoding object identity. However, consistent evidence for reduced decoding of unexpected relative to random stimuli in later time windows (>250 ms) post-onset was identified across both stimulus types (e.g. objects and locations). These results are critically important when considered in the context of predictive coding research as they highlight important complexities in how predictability modulates neural responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».