Three-dimensional reach trajectories as a probe of real-time decision-making between multiple competing targets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Though several features of cognitive processing can be inferred from the discrete measurement [e.g., reaction time (RT), accuracy, etc.] of participants' conscious reports (e.g., verbal or key-press responses), it is becoming increasingly clear that a much richer understanding of these features can be captured from continuous measures of rapid, largely non-conscious behaviors like hand or eye movements. Here, using new experimental data, we describe in detail both the approach and analyses implemented in some of our previous studies that have used rapid reaching movements under cases of target uncertainty in order to probe the features, constraints and dynamics of stimulus-related processing in the brain. This work, as well as that of others, shows that when individuals are simultaneously presented with multiple potential targets-only one of which will be cued after reach onset-they produce initial reach trajectories that are spatially biased in accordance with the probabilistic distribution of targets. Such "spatial averaging" effects are consistent with observations from neurophysiological studies showing that neuronal populations in sensorimotor brain structures represent multiple target choices in parallel and they compete for selection. These effects also confirm and help extend computational models aimed at understanding the underlying mechanisms that support action-target selection. We suggest that the use of this simple, yet powerful behavioral paradigm for providing a "real-time" visualization of ongoing cognitive processes occurring at the neural level offers great promise for studying processes related to a wide range of psychological phenomena, such as decision-making and the representation of objects.
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.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle