Three-dimensional reach trajectories as a probe of real-time decision-making between multiple competing targets
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.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».