Contrast Dependence of Smooth Pursuit Eye Movements following a Saccade to Superimposed Targets
Notice bibliographique
Résumé
Dorsal stream areas provide motion information used by the oculomotor system to generate pursuit eye movements. Neurons in these areas saturate at low levels of luminance contrast. We therefore hypothesized that during the early phase of pursuit, eye velocity would exhibit an oculomotor gain function that saturates at low luminance contrast. To test this, we recorded eye movements in two macaques trained to saccade to an aperture in which a pattern of dots moved left or right. Shortly after the end of the saccade, the eyes followed the direction of motion with an oculomotor gain that increased with contrast before saturating. The addition of a second pattern of dots, moving in the opposite direction and superimposed on the first, resulted in a rightward shift of the contrast-dependent oculomotor gain function. The magnitude of this shift increased with the contrast of the second pattern of dots. Motion was nulled when the two patterns were equal in contrast. Next, we varied contrast over time. Contrast differences that disappeared before saccade onset biased post-saccadic eye movements at short latency. Changes in contrast occurring during or after saccade termination did not influence eye movements for approximately 150 ms. Earlier studies found that eye movements can be explained by a vector average computation when both targets are equal in contrast. We suggest that this averaging computation may reflect a special case of divisive normalization, yielding saturating contrast response functions that shift to the right with opposed motion, averaging motions when targets are equated in contrast.
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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 | 0,001 |
| 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 ».