MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2012842497 · doi:10.1167/5.8.645

Guiding the eye with the hand: Role of proprioception in spatial updating for saccades

2010· article· en· W2012842497 sur OpenAlexaff
Aarlenne Z. Khan, J. Douglas Crawford

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaccadeProprioceptionEye movementPsychologyEye–hand coordinationGazeFixation (population genetics)CommunicationPhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceComputer visionArtificial intelligenceComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The saccade generator accounts for previous saccades in order to ‘update’ internal representations for subsequent saccades. Here we tested the role of limb proprioception on updating the locations of hand-held objects for the saccade generator. We measured radial saccades (8 directions, approximately 7 and 13 degrees eccentricity) from a central target in 6 human subjects under the following conditions: 1. Visual controls (saccade to the peripheral flashing LED, with or without memory delay); 2. Proprioception alone (after hand-held LED target was extinguished, hand was moved passively or actively from the center to the periphery, followed by saccade to the perceived target location); 3. Combination of vision and proprioception (like #2, but target flashed again after the hand movement). In all trials, the eye held the central fixation point until an auditory command told them to saccade to the peripherally shifted target (in complete darkness). We recorded eye and arm movements with search coil and optotrak systems respectively. Subjects were able to use the spatial updating from proprioception to generate approximately accurate saccades, but tended to overshoot the targets. Proprioception alone trials were least accurate, followed by combination of vision and proprioception, and then vision alone (which was best). In addition, proprioception-related errors were different for different movement directions (being greater for horizontal and centripetal movements). Surprisingly, Compared to visual controls, the combination of proprioception and vision gave reduced saccade accuracy, perhaps due to the proportionate weighting of each of these two different inputs during the integration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Vision→Même sujetMotor Control and Adaptation→Travaux en français237 207→