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Enregistrement W2052663564 · doi:10.1167/12.9.423

Online visual feedback of the hand suppresses gaze-dependent overshoots in memory-guided reach

2012· article· en· W2052663564 sur OpenAlexaff
Joost C. Dessing, Masahiro Kokubu, Armin Abadeh, Patrick Byrne, J. Douglas Crawford

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazeSaccadeOvershoot (microwave communication)Eccentricity (behavior)Fixation (population genetics)ProprioceptionComputer visionArtificial intelligenceEye movementVisual feedbackComputer sciencePsychologyCommunicationPhysicsNeuroscienceMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reaching movements in the dark overshoot memorized visual targets relative to the gaze direction held just before reach onset, even if a saccade intervenes between target presentation and reach onset. The latter pattern has been cited as evidence for the updating of memorized visual target positions in a gaze-centered reference frame. However, the exact origin of the gaze-dependent overshoot is not known. Because the reach errors depend on the visual target eccentricity, all previous studies (e.g., Henriques et al. 1998; McGuire & Sabes 2009) have assumed that it reflects biases in target‑related inputs to the visuomotor transformation. An alternative possibility, as of yet untested, is that the error is associated with biases in hand-related signals. Here, we tested this hypothesis through its prediction that visual feedback of the hand during the reaching movement should greatly reduce or even abolish the gaze-dependent overshoot. Six subjects sat in the dark in front of a screen behind which target and fixation LEDs were mounted 10 deg. of visual angle apart, while their eye and finger movements were recorded using EyeLink II and Optotrak, respectively. All subjects showed the typical gaze-dependent overshoot reported before (~±2 deg. at ±10 deg. retinal target eccentricity; P<0.005). The overshoot disappeared when they could see their finger during the reach (~±0.2 deg. at ±10 deg. retinal target eccentricity; P>0.37). This effect was most parsimoniously explained by a reach planning model that included biases in the transformation of proprioceptive signals into visual coordinates, for the purpose of calculating a reach vector in visual coordinates (further predictions of this model are currently under investigation). This is the first demonstration that overshoots to remembered visual targets can be suppressed entirely in healthy human subjects. This finding is consistent with our hypothesis that the overshoot arises within hand-related inputs into the visuomotor transformation. Meeting abstract presented at VSS 2012

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2012
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