What is the shape of the visual information that drives saccades in natural images? Evidence from a gaze-contingent display
Notice bibliographique
Résumé
The decision of where to move the eyes in natural scenes is influenced by both image features and the task at hand. Here, we consider how the information at fixation affects some of the biases typically found in human saccades. In an encoding task, people tend to show a predominance of horizontal saccades. Fixations are often biased towards the centre of the image, and saccade amplitudes show a characteristic distribution. How do these patterns change when peripheral regions are masked or blurred in a gaze-contingent moving window paradigm? In two experiments we recorded eye movements while observers inspected natural scenes in preparation for a recognition test. We manipulated the shape of a window of preserved vision at fixation: features inside the window were intact; peripheral background was either completely masked (Experiment 1) or blurred (Experiment 2). The foveal window was square, or rectangular or elliptical, with more preserved information either horizontally or vertically. If saccades function to increase the new information gained on each fixation, a horizontal window should lead to more vertical saccades and vice versa. In fact, we found the opposite pattern: vertical windows led to more vertical saccades, and horizontal windows were more similar to normal, unconstrained viewing. The shape of the window also affected fixation and amplitude distributions. These results suggest that saccades are influenced by the features currently being processed, rather than by a desire to reveal new information, and that in normal vision these features are sampled from a horizontally elongated region. The eyes would rather continue to explore a partially seen region than launch into the unknown.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».