Cognitive Load Modulates Microsaccade Rate and Pupil Size
Notice bibliographique
Résumé
Microsaccade (MS) is the largest and fastest component of fixational eye movements. Recently, several behavioral studies have attempted to establish links between microsaccade and various cognitive activities. In this study, we examined the relationship between cognitive load and MS rate. While studies linking MS rate with cognitive activities typically employed visual tasks, in this study, we examined MS rate in a mental arithmetic task, where, after initial visual presentation of the calculation required, visual processing was no longer required during the actual calculation. Cognitive load was manipulated by varying number of digits involved in the calculation. We used the time it took to finish the task (response time, RT) as the indicator for cognitive load. We also recorded pupil size which has been linked to cognitive load. After a display of a fixation spot, two numbers were presented sequentially on the center of the screen. Before and after the display of these two numbers, an operational sign ("+"for addition; "-"for subtraction) was also displayed on the center of the screen. Participants made a verbal response as soon as they finished the calculation. We found that MS rates immediately following calculation increased to and maintained for a period of time at a level about twice of that during calculation. During calculation, MS rates were higher for trials with longer RTs (linear regression r = 0.57, p=0.016), while after calculation MS rate were much less affected by RTs. Moreover, during calculation, pupil size increased. Following calculation, pupil size continued to increase for a short period of time then decreased. The peak pupil sizes were higher for longer RTs (linear regression r = 0.42, p=0.0001). The results of this study, for the first time, demonstrated that that both MS rate and pupil size are affected by the cognitive load during the arithmetic task. Meeting abstract presented at VSS 2013
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».