Dynamics of Saccadic Adaptation: Differences Between Athletes and Nonathletes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of the study was to delineate differences in saccadic adaptation characteristics between a population of racquet sports athletes and nonathletes. METHODS: Eye movements were recorded at 120 Hz using a video-based eye tracker (ELMAR 2020) in a sample of 27 athletes (varsity badminton and squash players) and 14 nonathletes (<3 hours/week participation in recreational sports). Responses to negative positional error and positive positional error were studied in two sessions on separate days. Negative positional errors were induced by displacing the stimuli backwards by 3 degrees from the initial target step (12 degrees). Likewise, positive positional errors were induced by displacing the stimuli forward by 3 degrees . Amplitude gains were calculated for trials before, during, and after the adaptation phase. The magnitude and the rate of change of saccadic adaptation were determined from the amplitude gains. Differences between the groups were compared using regression analysis. RESULTS: No significant differences were found between the two groups in the magnitude of saccadic adaptation, both for negative (athletes -60%, nonathletes -57%) and positive (athletes +26%, and nonathletes +27%) positional error. Racquet sports athletes showed a significantly faster rate of adaptation for the positive positional error. A significant difference was not observed in the rate of adaptation for the negative positional error. CONCLUSIONS: Racquet sports athletes and nonathletes adapt to positional error signals by similar amounts. However, racquet sports athletes respond to positive positional errors at a faster rate, suggesting that a strategic component or environmental influences (such as practice) may play a role in saccadic adaptation.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».