Intercepting moving targets in the upper and lower visual fields
Notice bibliographique
Résumé
Using a task with a well defined speed-accuracy trade-off function we recently demonstrated that visually guided movements made in the lower visual field (loVF) showed a stronger relationship to target size than the same movements made in the upper visual field (upVF). That is, peak velocity increased as target size increased only for movements made in the loVF. In addition, movements made in the loVF were more accurate than their counterparts in the upVF. Monkey neurophysiology has demonstrated an over-representation of the loVF in area MT, an area known to be critical in the processing of motion. This led us to investigate whether or not healthy individuals would demonstrate differences in the ability to intercept moving targets in the loVF and upVF. Targets were small filled squares moving from right to left or vice versa at a constant speed but starting from random positions along the x-axis. Movements were measured at 100 Hz with conventional OPTOTRAK recording. Peak velocity was higher for targets moving from right to left. In addition, subjects spent more time decelerating when targets appeared in the upVF, suggesting that subjects required more time to intercept targets accurately in the upVF. The majority of subjects also reported that subjectively, targets moving from left to right within the loVF were the easiest to intercept. There was a general tendency to overshoot the target in the y-direction. For the x-direction, subjects intercepted targets earlier when they were moving from left to right in both the upper and the lower visual fields. Overall, the data suggest that the interception of targets is more efficient in the lower rather than the upper visual field.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».