Within-hemifield mutual inteference and repulsion in the programming of antisaccades
Notice bibliographique
Résumé
Background: A previous study of prior probability effects uncovered a mutual interference effect when the two high-probability antisaccade locations were located in the same hemifield, and thus processed by the same hemisphere. Objective: We hypothesized that a mutual interference effect would have a spatial distribution for targets at different locations within a single hemifield. Methods: We assessed prosaccades and antisaccades in 8 normal subjects, contrasting low-probability blocks with 8 possible target locations (0.125 probability for each target) and high-probability blocks with 2 possible target locations (0.50 probability for each target). There were four high-probability blocks that varied the angle of separation between the two targets, from 10°, 30°, 90° to 150°. We assessed latency, directional error and amplitude precision. Results: Effects on prosaccades were minimal. For antisaccades, increasing prior-probability reduced latency and improved accuracy. However, this benefit was less for targets in close proximity (10° or 30°). The patterns of directional errors and amplitude precision for these close-proximity targets showed that saccadic trajectories were deviated away from the location of the other potential target. Conclusion: The mutual interference effect is strongest when targets are closer than 90° apart, a directional separation that is similar in magnitude to the directional tuning of receptive fields of neurons in the frontal eye field and superior colliculus. Our results also show that this interference is more specifically a mutual repulsion, causing saccades to deviate away from the other location.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».