Facilitation of ocular pursuit during transient occlusion of externally-generated target motion by concurrent upper limb movement
Notice bibliographique
Résumé
Smooth pursuit during prolonged occlusion is improved in the presence of sensorimotor signals when tracking self-generated target motion. The current study investigated whether concurrent arm tracking of externally-generated target motion conveys a similar facilitation to ocular pursuit of transiently occluded constant velocity (Experiment 1) or accelerating (Experiment 2) targets. Velocity characteristics and occlusion duration were arranged in random or blocked order, thus permitting a novel examination of the contribution from sensorimotor signals and predictive processes acting within the ocular system during transient occlusion. Consistent with previous investigations, smooth pursuit decayed during transient occlusion; but eye velocity was higher when trials were presented in blocked compared to random order, particularly for positively accelerating targets. For fast, constant velocity targets, concurrent arm movement facilitated smooth pursuit during transient occlusion. Nevertheless, even with increased predictability regarding the upcoming target motion in blocked-order trials and the presence of sensorimotor signals from concurrent arm movement, eye velocity always remained less than target velocity during occlusion. This contrasted with the manual response, which attained velocity close to target velocity, whether in blocked or random conditions. These findings are discussed with reference to recent models of ocular pursuit that incorporate short-term and/or long-term prediction to account for target extrapolation during occlusion.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».