Accurate planning of manual tracking requires a 3D visuomotor transformation of velocity signals
Notice bibliographique
Résumé
Humans often perform visually guided arm movements in a dynamic environment. To accurately plan visually guided manual tracking movements, the brain should ideally transform the retinal velocity input into a spatially appropriate motor plan, taking the three-dimensional (3D) eye-head-shoulder geometry into account. Indeed, retinal and spatial target velocity vectors generally do not align because of different eye-head postures. Alternatively, the planning could be crude (based only on retinal information) and the movement corrected online using visual feedback. This study aims to investigate how accurate the motor plan generated by the central nervous system is. We computed predictions about the movement plan if the eye and head position are taken into account (spatial hypothesis) or not (retinal hypothesis). For the motor plan to be accurate, the brain should compensate for the head roll and resulting ocular counterroll as well as the misalignment between retinal and spatial coordinates when the eyes lie in oblique gaze positions. Predictions were tested on human subjects who manually tracked moving targets in darkness and were compared to the initial arm direction, reflecting the motor plan. Subjects spatially accurately tracked the target, although imperfectly. Therefore, the brain takes the 3D eye-head-shoulder geometry into account for the planning of visually guided manual tracking.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».