Eye–Hand Coordination during Learning of a Novel Visuomotor Task
Notice bibliographique
Résumé
We investigated how gaze behavior and eye-hand coordination change when subjects learned a challenging visuomotor task that required acquisition of a novel mapping between bimanual actions and their visual sensory consequences. By applying isometric forces and torques to a rigid tool held freely between the two hands, subjects learned to control a cursor on a computer screen to hit successively displayed targets as quickly as possible. The learning occurred in stages that could be distinguished by changes in performance (target-hit rate) as well as by gaze behavior and eye-hand coordination. In a first exploratory stage, the hit rate was consistently low, the cursor position varied widely, and gaze typically pursued the cursor. In a second skill acquisition stage, the hit rate improved rapidly, and gaze fixations began to mark predictively desired cursor positions, indicating that subjects started to program spatially congruent eye and hand motor commands. In a third skill refinement stage, performance continued to improve gradually, and gaze shifted directly toward the target. We suggest that during the exploratory stage, the learner attempts to establish basic mapping rules between manual actions and eye-movement commands. In this process, subjects may establish correlations between hand motor commands and their visual sensory consequences, primarily in fovea-anchored, gaze-centered coordinates, and correlations between recent hand motor commands and eye motor commands. The established mapping rules are then implemented and refined in the skill acquisition and refinement stages.
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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) | 0,001 | 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 ».