Evidence for a retinal velocity memory underlying the direction of anticipatory smooth pursuit eye movements
Notice bibliographique
Résumé
To compute spatially correct smooth pursuit eye movements, the brain uses both retinal motion and extraretinal signals about the eyes and head in space (Blohm and Lefèvre 2010). However, when smooth eye movements rely solely on memorized target velocity, such as during anticipatory pursuit, it is unknown if this velocity memory also accounts for extraretinal information, such as head roll and ocular torsion. To answer this question, we used a novel behavioral updating paradigm in which participants pursued a repetitive, spatially constant fixation-gap-ramp stimulus in series of five trials. During the first four trials, participants' heads were rolled toward one shoulder, inducing ocular counterroll (OCR). With each repetition, participants increased their anticipatory pursuit gain, indicating a robust encoding of velocity memory. On the fifth trial, they rolled their heads to the opposite shoulder before pursuit, also inducing changes in ocular torsion. Consequently, for spatially accurate anticipatory pursuit, the velocity memory had to be updated across changes in head roll and ocular torsion. We tested how the velocity memory accounted for head roll and OCR by observing the effects of changes to these signals on anticipatory trajectories of the memory decoding (fifth) trials. We found that anticipatory pursuit was updated for changes in head roll; however, we observed no evidence of compensation for OCR, representing the absence of ocular torsion signals within the velocity memory. This indicated that the directional component of the memory must be coded retinally and updated to account for changes in head roll, but not OCR.
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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».