Neural correlates of unconscious processing in functional magnetic resonance imaging: does brain activity contain more information than can be consciously reported?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A central question of consciousness research is which cognitive processes can occur unconsciously. To investigate this, researchers typically compare participants' ability to consciously discriminate a stimulus to their unconscious processing of the same stimulus (e.g. measured via reaction time or brain activity). If participants are not significantly different from chance in the awareness (or "direct") measure while nevertheless there is a significant effect in the processing (or "indirect") measure, researchers argue that there is no conscious processing of the stimulus, while the stimulus is nevertheless somehow processed, as indicated by the processing measure. In consequence researchers conclude that the stimulus has been processed unconsciously. Using neuroimaging techniques such as functional magnetic resonance imaging (fMRI), researchers then infer which brain regions are involved in unconscious versus conscious processing. However, this methodology is based on a fundamental statistical fallacy that has likely led to an overestimation of the scope of unconscious processing, regarding both its capacity and the brain areas involved. The key problem is that sensitivities in the two measures are never directly compared. Therefore, it is not appropriate to conclude that the processing measure had higher sensitivity than the awareness measure. We reanalyzed the results from 16 fMRI studies directly comparing the sensitivities of both measures in 80 experimental conditions. Our results show that, using this sensitivity comparison method, only eight experimental conditions provide evidence for unconscious processing. These results question the validity of the interpretations commonly drawn in the field.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle