Temporal and Spatial Allocation of Motor Preparation During a Mixed-Strategy Game
Notice bibliographique
Résumé
Adopting a mixed response strategy in competitive situations can prevent opponents from exploiting predictable play. What drives stochastic action selection is unclear given that choice patterns suggest that, on average, players are indifferent to available options during mixed-strategy equilibria. To gain insight into this stochastic selection process, we examined how motor preparation was allocated during a mixed-strategy game. If selection processes on each trial reflect a global indifference between options, then there should be no bias in motor preparation (unbiased preparation hypothesis). If, however, differences exist in the desirability of options on each trial then motor preparation should be biased toward the preferred option (biased preparation hypothesis). We tested between these alternatives by examining how saccade preparation was allocated as human subjects competed against an adaptive computer opponent in an oculomotor version of the game "matching pennies." Subjects were free to choose between two visual targets using a saccadic eye movement. Saccade preparation was probed by occasionally flashing a visual distractor at a range of times preceding target presentation. The probability that a distractor would evoke a saccade error, and when it failed to do so, the probability of choosing each of the subsequent targets quantified the temporal and spatial evolution of saccade preparation, respectively. Our results show that saccade preparation became increasingly biased as the time of target presentation approached. Specifically, the spatial locus to which saccade preparation was directed varied from trial to trial, and its time course depended on task timing.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».