Transsaccadic memory for multiple features
Notice bibliographique
Résumé
Transaccadic integration refers to the integration of information across saccadic eye movements, considered to be crucial for spatial constancy. Accurate integration requires two components, 1) memorization of the object features and 2) updating of these features across eye movements, i.e. we need to remember where an object was and it’s features at that location. However, not much is known about how we remember multiple features across eye movements. Here, we tested how accurately participants remembered multiple features of an object across saccadic eye movements. We asked seven subjects to compare two bars, each varying in location (1.6° left of center to 1.6°right in 0.4° intervals on the horizontal meridian), orientation (5° counterclockwise to 5° clockwise in 2° intervals) and size (1.8° to 2.3° in 0.1° increments). Both bars were viewed peripherally and sequentially with an intervening delay during which they either remained fixated or made a saccade to the opposite side. Participants reported how the second bar was different from the first for 1) all three attributes in each trial or 2) only one attribute within a block of trials. We found that remembering three attributes increased uncertainty about each attribute for all three features (p<0.01). Participants were most uncertain about the bar location following a saccade compared to when they remained fixated (p<0.01), mostly resulting from a bias in remembering the first bar to be closer to final fixation after the saccade. The intervening saccade also degraded the certainty of the orientation of the bar (p<0.01) and induced a reduction in the remembered size of the first bar (p<0.05). Based on the findings, we conclude that updating of objects across saccades introduces uncertainty in their remembered attributes. When more attributes required memorization, uncertainty increased which points towards memory interactions between different visual features and saccadic eye movements. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 | 0,000 |
| 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 ».