Curvature of Visual Space Under Vertical Eye Rotation: Implications for Spatial Vision and Visuomotor Control
Notice bibliographique
Résumé
Most models of spatial vision and visuomotor control reconstruct visual space by adding a vector representing the site of retinal stimulation to another vector representing gaze angle. However, this scheme fails to account for the curvatures in retinal projection produced by rotatory displacements in eye orientation. In particular, our simulations demonstrate that even simple vertical eye rotation changes the curvature of horizontal retinal projections with respect to eye-fixed retinal landmarks. We confirmed the existence of such curvatures by measuring target direction in eye coordinates in which the retinotopic representation of horizontally displaced targets curved obliquely as a function of vertical eye orientation. We then asked subjects to point (open loop) toward briefly flashed targets at various points along these lines of curvature. The vector-addition model predicted errors in pointing trajectory as a function of eye orientation. In contrast, with only minor exceptions, actual subjects showed no such errors, showing a complete neural compensation for the eye position-dependent geometry of retinal curvatures. Rather than bolstering the traditional model with additional corrective mechanisms for these nonlinear effects, we suggest that the complete geometry of retinal projection can be decoded through a single multiplicative comparison with three-dimensional eye orientation. Moreover, because the visuomotor transformation for pointing involves specific parietal and frontal cortical processes, our experiment implicates specific regions of cortex in such nonlinear transformations.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».