Accounting for direction and speed of eye motion in planning visually guided manual tracking
Notice bibliographique
Résumé
Accurate motor planning in a dynamic environment is a critical skill for humans because we are often required to react quickly and adequately to the visual motion of objects. Moreover, we are often in motion ourselves, and this complicates motor planning. Indeed, the retinal and spatial motions of an object are different because of the retinal motion component induced by self-motion. Many studies have investigated motion perception during smooth pursuit and concluded that eye velocity is partially taken into account by the brain. Here we investigate whether the eye velocity during ongoing smooth pursuit is taken into account for the planning of visually guided manual tracking. We had 10 human participants manually track a target while in steady-state smooth pursuit toward another target such that the difference between the retinal and spatial target motion directions could be large, depending on both the direction and the speed of the eye. We used a measure of initial arm movement direction to quantify whether motor planning occurred in retinal coordinates (not accounting for eye motion) or was spatially correct (incorporating eye velocity). Results showed that the eye velocity was nearly fully taken into account by the neuronal areas involved in the visuomotor velocity transformation (between 75% and 102%). In particular, these neuronal pathways accounted for the nonlinear effects due to the relative velocity between the target and the eye. In conclusion, the brain network transforming visual motion into a motor plan for manual tracking adequately uses extraretinal signals about eye velocity.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».