MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2090783644 · doi:10.1167/3.9.183

Detecting patterns of covert attention shifts in psychophysical tasks using microsaccades

2010· article· en· W2090783644 sur OpenAlexaff
Ziad M. Hafed, James J. Clark

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFovealMicrosaccadeStimulus (psychology)CovertStimulus onset asynchronyEye movementPsychologyPeripheral visionPeripheralAudiologyNeuroscienceCognitive psychologyPerceptionComputer scienceArtificial intelligenceRetinalMedicineOphthalmologySaccadic masking

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a person's gaze is fixed, his attention can shift covertly about the visual field. In a recent paper (Hafed and Clark, 2002), we proposed a direct measure of covert attention, one based on the detection and analysis of microsaccades. Here we show how this measure can allow us to uncover new patterns of covert attention shifts that are unobservable using current approaches. We ran a simple task in which trials consisted of the onset of a peripheral stimulus 17 deg to the right or left of fixation followed by a foveal stimulus. All stimuli were 2.5 deg in size, and their colors were red, yellow, green, or blue. The stimulus onset asynchrony between the peripheral and foveal stimuli was randomly chosen from among 0, 50, 100, 150, & 500 ms. Subjects were instructed to maintain fixation and to make speeded same/different judgments on the colors of the peripheral and foveal stimuli. Eye movements were monitored, and microsaccade detection and analysis were as in (Hafed & Clark, 2002). We observed the occurrence of three epochs of ‘microsaccadic responses’ (and therefore of ‘attention shifts’) in our task: one related to peripheral events, one related to foveal events, and one related to response execution. In particular, microsaccade analysis revealed attention shifts to the peripheral stimulus and back after this stimulus' onset, followed by attention shifts to the peripheral stimulus and back after the foveal stimulus' onset, followed finally by an attention shift to the peripheral stimulus that was tightly synchronized with manual response execution. This final shift is hard to uncover using current approaches. We conclude that the accessibility to covert attention shifts that microsaccade analysis allows has tremendous implications on the study of how humans employ covert attention when interacting with their visual environment. HafedZ. M.ClarkJ. J.Microsaccades as an overt measure of covert attention shifts. Vision Research, Vol. 42, 2533–2545.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of VisionMême sujetEEG and Brain-Computer InterfacesTravaux en français237 207