Learning arbitrary visuoauditory mappings during interception of moving targets
Notice bibliographique
Résumé
The brain represents multisensory mappings relevant for interaction with the world. These mappings mostly involve intrinsically relevant signals, such as vision and proprioception of the hand in reaching. Here, we studied how more arbitrary maps are learned. The employed visuoauditory map coupled visual target position to the pitch of an accompanying sound. Our participants thus had to reach to intercept a moving target. The pitch of the accompanying sound was a function of target position either on the screen or relative to the fixation direction (in different subsets of participants, n = 5 for both, so far), which was also varied in the experiment. Participants sat in front of a monitor with their heads immobilized by a bite-bar. Targets appeared on a variety of positions and moved with a variety of velocities (left or right). After 500 ms the fixation point changed size and color, indicating that the reaching movement could be initiated. Our design involved a pre-test (intercepting visual targets), a learning phase (intercepting visual and audible targets, while the duration of target visibility was progressively reduced), and a testing phase (intercepting audible targets). Finger position at the moment of contact with the screen was determined using Optotrak, and fixation quality was assessed using EyeLink II. Participants in both groups could perform the task reasonably: even for the audible targets the pointing positions were significantly correlated with the target position at interception. We are currently analyzing the pointing errors within subjects as a function of fixation direction, initial target position and target velocity. This will provide a general idea of factors playing into the control of interception. More importantly, however, we will test the effect of mapping (screen versus gaze-centered) between participants, in order to examine whether the arbitrary mapping was better represented in screen-(/world-) or gaze-centered coordinates.
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 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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».