Assymétries cérébrales lors de traitement de lâinformation visuelle rapide : investigations chez une population clinique et neurologiquement saine
Bibliographic record
Abstract
Le phénomène de Clignement Attentionnel (Attentional Blink, AB), fait référence à une diminution transitoire du rapport exact d’une deuxième cible (C2) si celle-ci est présentée trop tôt après une première cible (C1) lors d’une présentation visuelle sérielle rapide (rapid serial visual presentation, RSVP), et ce, quand les deux cibles doivent être rapportées. Cette étude a examiné l’existence possible d’asymétries hémisphèriques dans le traitement attentionnel ainsi que l’éventualité que la présentation de cibles à deux hémisphères différents puisse diminuer le AB chez des participants neurologiquement sains et l’abolir dans le cas d’un patient callosotomisé. Pour ce faire, nous avons employé un paradigme modifié du AB dans lequel les cibles pouvaient apparaître dans n’importe quelle de quatre RSVP, une dans chaque quadrant du champ visuel, pour permettre des essais dans lesquels les deux cibles puissent être présentées au même hémisphère et d’autres où chaque cible était présentée à un hémisphère différent. Bien que nous n’ayons trouvé aucune diminution de l’effet AB lors de présentation inter-hémisphérique, dans les deux populations à l’étude, le taux de bonnes réponses globales à la deuxième cible était plus élevé quand les cibles étaient présentées à des hémisphères différents. Nous avons également trouvé un avantage de l’hémisphère gauche chez le patient callosotomisé.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".