A common inhibition mechanism underlies both anti and countermanded saccades
Notice bibliographique
Résumé
We rely on our ability to inhibit prepotent reactions to our surroundings and execute appropriate behaviors. Both antisaccade and countermanding tasks have been used extensively to test theories about inhibitory control within the primate saccade system. Although it is believed that each task may tap similar neural mechanisms of inhibition, to date there have been no direct comparisons. Here, we compared performance on antisaccade and countermanding saccade tasks in the same group of subjects to test the hypothesis that a common mechanism underlies inhibiting saccades in both tasks. We predicted that subjects with strong inhibition in one task should show high inhibition in the other task. In both tasks, the predominant response was to make a saccade toward a salient visual cue. In the antisaccade task, subjects were instructed to make a saccade away from the cue, which required that one first inhibit a saccade to the cue. In the countermanding task, subjects were instructed to cancel a planned saccade when an auditory stop signal was emitted at various delays following the appearance of the visual cue, i.e., stop signal delays (SSD). Subjects' eye movements were monitored to measure their ability to suppress unwanted saccades, saccade initiation times, and a latent variable called the stop signal reaction time (SSRT). The SSRT is thought to index the time one needs to inhibit a saccade. In the countermanding task, stop-success rate declined as SSD increased. In the antisaccade task, the probability of successfully generating an antisaccade increased with increasing initiation times. Moreover, estimates of SSRT from the countermanding task correlated with one's ability to successfully generate antisaccades. Our results provide strong evidence that a common mechanism underlies saccade suppression in both tasks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».