Visual-Vestibular Interaction Hypothesis for the Control of Orienting Gaze Shifts by Brain Stem Omnipause Neurons
Notice bibliographique
Résumé
Models of combined eye-head gaze shifts all aim to realistically simulate behaviorally observed movement dynamics. One of the most problematic features of such models is their inability to determine when a saccadic gaze shift should be initiated and when it should be ended. This is commonly referred to as the switching mechanism mediated by omni-directional pause neurons (OPNs) in the brain stem. Proposed switching strategies implemented in existing gaze control models all rely on a sensory error between instantaneous gaze position and the spatial target. Accordingly, gaze saccades are initiated after presentation of an eccentric visual target and subsequently terminated when an internal estimate of gaze position becomes nearly equal to that of the target. Based on behavioral observations, we demonstrate that such a switching mechanism is insufficient and is unable to explain certain types of movements. We propose an improved hypothesis for how the OPNs control gaze shifts based on a visual-vestibular interaction of signals known to be carried on anatomical projections to the OPN area. The approach is justified by the analysis of recorded gaze shifts interrupted by a head brake in animal subjects and is demonstrated by implementing the switching mechanism in an anatomically based gaze control model. Simulated performance reveals that a weighted sum of three signals: gaze motor error, head velocity, and eye velocity, hypothesized as inputs to OPNs, successfully reproduces diverse behaviorally observed eye-head movements that no other existing model can account for.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».