Engagement of Gaze in Capturing Targets for Future Sequential Manual Actions
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the role of saccadic gaze fixations in encoding target locations for planning a future manual task consisting of a sequence of discrete target-oriented actions. We hypothesized that fixations of the individual targets are necessary for accurate encoding of target locations and that there is a transfer of sequence information from visual encoding to manual recall. Subjects viewed four targets presented at random positions on a screen. After various delays following target extinction, the subjects marked the remembered target locations on the screen with the tip of a hand-held stick. When the targets were presented simultaneously among distracting elements, the overall accuracy of marking increased with presentation time and total number of targets fixated because the subjects had to serially fixate the individual targets to locate them. Without distractors, the marking accuracy was similarly high regardless of duration of target presentation (0.25-8 s) and number of targets fixated; it was comparable to that with distractors when all four targets had been fixated. This indicates parallel encoding of target locations largely based on peripheral vision. Location memory was stable in these tasks over the delay periods investigated (0.5-8 s). With parallel encoding there was a "shrinkage" in the visuomotor transformation, i.e., the distances between the markings were systematically smaller than the corresponding inter-target distances. When the targets were presented sequentially without distractors, marking accuracy improved with the total number of targets fixated and shrinkage in the visuomotor transformation occurred only with parallel encoding, i.e., when subjects did not fixate the targets. In all experimental conditions for trials in which targets were fixated during encoding, there was little correspondence between the marking sequence and the sequence in which the targets were fixated. We conclude that subjects benefit from fixating targets for subsequent target-oriented manual actions when the targets are presented among distractors and when presented sequentially; when distinct targets are presented simultaneously against a blank background, they are efficiently encoded in parallel largely by peripheral vision.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 ».