Effects of directional expectations on motion perception and pursuit eye movements
Notice bibliographique
Résumé
Expectations about future motions can influence both perceptual judgements and pursuit eye movements. However, it is not known whether these two effects are due to shared processing, or to separate mechanisms with similar properties. We have addressed this question by providing subjects with prior information about the likely direction of motion in an upcoming random-dot motion display and measuring both the perceptual judgements and pursuit eye movements elicited by the stimulus. We quantified the subjects' responses by computing oculometric curves from their pursuit eye movements and psychometric curves from their perceptual decisions. Our results show that directional cues caused similar shifts in both the oculometric and psychometric curves toward the expected motion direction, with little change in the shapes of the curves. Prior information therefore biased the outcome of both eye movement and perceptual decisions without systematically changing their thresholds. We also found that eye movement and perceptual decisions tended to be the same on a trial-by-trial basis, at a higher frequency than would be expected by chance. Furthermore, the effects of prior information were evident during pursuit initiation, as well as during pursuit maintenance, indicating that prior information likely influenced the early processing of visual motion. We conclude that, in our experiments, expectations caused similar effects on both pursuit and perception by altering the activity of visual motion detectors that are read out by both the oculomotor and perceptual systems. Applying cognitive factors such as expectations at relatively early stages of visual processing could act to coordinate the metrics of eye movements with perceptual judgements.
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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 | 0,008 |
| 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 ».