Bribing the eye: expected reward modulates smooth pursuit eye movements
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Reward expectancies can have profound effects on behavioral choices: primates select the target that is associated with the highest expected reward or value. Previous studies on smooth pursuit eye movements, the eyes’ main response to visual motion, showed that eye velocity dynamically reflects selection in favor of targets with higher expected reward. The current study examined whether reward also modulates basic kinematics of human smooth pursuit: does expecting a higher reward make us track moving objects better? Methods: We recorded eye position in 22 untrained human observers who were instructed to accurately track a small spot of light, moving at constant speed across a computer monitor; luminance contrast of the spot was either high (exp1) or low (exp2). Expected reward was manipulated by using pictures of Canadian 5 or 25 cent coins as cues (presented for 1000 ms preceding stimulus motion) indicating a low or high-reward trial, respectively. The ratio of low- to high-reward trials was 4:1; reward cues were equal in size and luminance. Observers were told that for each high-reward trial 25 cents would be added to their remuneration as a reward for accurate tracking. A control condition without reward cues served as a baseline. Results: We found consistent effects of reward expectation on smooth pursuit in both experiments. In high-reward trials, pursuit was initiated faster (higher acceleration and velocity) and maintained with better accuracy (gain) and lower velocity error. High reward also resulted in smoother pursuit responses with fewer and smaller catch-up saccades. Conclusion: We found adaptive improvements of smooth pursuit as a result of high reward expectation across the entire pursuit response. Reward may increase neuronal sensitivity, thereby boosting the system’s capability of processing visual motion information for pursuit. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».