Hand-specificity in gaze-dependent memory-guided reach errors
Notice bibliographique
Résumé
Reaching movements toward remembered visual targets in a dark environment show overshoot effect relative to the gaze direction, but the exact origin of this overshoot is unknown. 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. This possibility predicts the error pattern is hand-independent. So far, however, it has only been studied for the right hand. Here, we directly compared left and right arm reaching movements toward remembered visual targets in the dark. Right-handed subjects sat in front of a screen behind which five bicolor LEDs were attached at 0, ±10, and ±20 deg. of visual angle in a completely dark room. While fixating in the direction of a previously shown fixation LED, a red LED appeared to signal the reach target. After a memory delay of 1000 ms subjects started reaching to the remembered target position as accurately as possible (i.e., without any time pressure). They executed reaching movements with their left and right index finger alternately. Eye and hand movements were recorded using EyeLink II and Optotrak, respectively. Results so far showed gaze-dependent overshoots for both hands (P<.005). Interestingly, the effect of target eccentricity interacted with hand (P<.005), which appeared to reflect a relatively stronger overshoot effect for the left hand in the right visual field. This finding shows that the overshoot does not only reflect biases in target‑related, but also in hand-related inputs to the visuomotor transformation. This has implications for studies of reaching movements towards proprioceptive targets defined by the non-reaching hand. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,002 |
| 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 ».