Differential effects of partial foreknowledge on efficiency and switch costs of saccadic eye movements
Notice bibliographique
Résumé
Foreknowledge can be used to optimize behavioural responses to stimuli. Most previous reports have studied the effects of complete foreknowledge, in which all aspects of an upcoming trial are known. However, these have left open the question of which aspects of a trial are most useful to know in advance, in terms of reducing error rate and latency. In the current study we systematically investigated different types of ‘partial foreknowledge’ — that is, for stimulus, task or response, but not all three — in a saccade paradigm. Partial foreknowledge blocks contained predictable ‘ABBA’ sequences of either stimulus location, task-set (prosaccade or antisaccade) or response direction, while the other two trial parameters followed a random sequence. These blocks were compared to blocks with no foreknowledge or complete foreknowledge of all three parameters. 10 healthy subjects performed the experiment. As output variables we measured saccadic inverse efficiency score (reaction time divided by accuracy rate) and switch cost, which is the difference in scores between trials in which a parameter value changed and trials in which it was repeated. The results showed that the effects on saccadic efficiency of prosaccades and antisaccades were not equivalent for all three types of foreknowledge. While stimulus foreknowledge had no effect on efficiency, task foreknowledge had some effect and response foreknowledge was as effective as complete foreknowledge. Foreknowledge effects on switch costs followed a similar pattern in general, but were not specific for switching of the trial attribute for which foreknowledge was available. We conclude that partial foreknowledge shows a ‘distal-to-proximal’ gradient effect on efficiency, most consistent with preparatory activation of a motor schema in advance of the stimulus, with consequent benefits for both switched and repeated trials.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».