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Enregistrement W2031233411 · doi:10.1007/s00221-010-2330-3

Spatially valid proprioceptive cues improve the detection of a visual stimulus

2010· article· en· W2031233411 sur OpenAlexaff
Carl P. T. Jackson, R. Chris Miall, Daniela Balslev

Notice bibliographique

RevueExperimental Brain Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésPerceptProprioceptionStimulus (psychology)Cued speechPsychologyStimulus modalitySensory systemMultisensory integrationSomatosensory systemCommunicationNeurosciencePerceptionCognitive psychologyComputer visionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vision and proprioception are the main sensory modalities that convey hand location and direction of movement. Fusion of these sensory signals into a single robust percept is now well documented. However, it is not known whether these modalities also interact in the spatial allocation of attention, which has been demonstrated for other modality pairings. The aim of this study was to test whether proprioceptive signals can spatially cue a visual target to improve its detection. Participants were instructed to use a planar manipulandum in a forward reaching action and determine during this movement whether a near-threshold visual target appeared at either of two lateral positions. The target presentation was followed by a masking stimulus, which made its possible location unambiguous, but not its presence. Proprioceptive cues were given by applying a brief lateral force to the participant's arm, either in the same direction (validly cued) or in the opposite direction (invalidly cued) to the on-screen location of the mask. The d' detection rate of the target increased when the direction of proprioceptive stimulus was compatible with the location of the visual target compared to when it was incompatible. These results suggest that proprioception influences the allocation of attention in visual space.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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