Do the eyes really have it? Ocular and visuomanual judgments of spatial extent
Notice bibliographique
Résumé
Models of line bisection implicitly consider distance to be the metric by which spatial extent is processed. For example, if a 20 cm line is presented visually, the brain infers or computes its length from the visual angle subtended. An alternate hypothesis would suggest that length (D) is determined from the product of velocity (V) over time (T). We refer to this as the DVT model, which reflects an ‘indirect’ computation of spatial extent because it does not rely on a direct measurement of distance (D). To investigate the DVT model in a healthy population, we conducted a series of experiments which measured pointing and ocular judgments of spatial extent using the line bisection task. We manipulated line length, position, and the direction of ocular scanning prior to bisection. Scanning led to different biases in bisection than did free viewing suggesting that the mechanism involved in scanning introduced additional perceptual biases of spatial extent. Pointing behavior showed a robust influence from scan direction (i.e., left-to-right scanning created a bias leftward to that of right-to-left scanning), whereas the speed of scanning was inversely related to ocular fixation biases (i.e., slower speeds induced exaggerated biases). We were unable to show a strong effect of timing on bisection behavior perhaps because of the probe(s) used. Rather, to our surprise, we found that ocular behavior, presumably operating in a gaze-centered reference frame, and pointing behavior, operating in a hand-centered reference frame, produced distinct patterns of bisection. In general, pointing behavior generated systematic errors that were impervious to manipulations such as length, line position, or speed of scanning, whereas ocular behavior was far more variable and more susceptible to these manipulations. This suggests that judgments of spatial extent can be made independently for the hand and eye.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».