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Enregistrement W2117064296 · doi:10.1113/jphysiol.2007.136192

Fast visuomotor processing made faster by sound

2007· article· en· W2117064296 sur OpenAlexaff
Raymond F. Reynolds, Brian L. Day

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)Choice reaction timeSound (geography)Latency (audio)PsychologyComputer scienceCommunicationSpeech recognitionCognitive psychologyNeuroscienceAcousticsCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reaction time to a visual event can be dramatically reduced if the visual stimulus is accompanied by a startling sound. The mechanism may involve a motor programme being stored and triggered early by the sound. However, in a choice reaction task the required response is not known in advance, and so cannot be stored. In this case startling sound does not usually speed up the reaction and may even be detrimental to performance. Here we show that the reaction time of a special type of visually evoked movement can be substantially reduced by startling sound, even though the movement requires choice. The task involved stepping onto an illuminated target that sometimes moved mid-step left or right, requiring a foot trajectory adjustment. These adjustments occur at much shorter latency than conventional visuomotor reaction tasks and are thought to involve subcortical brain areas. The presence of the sound, which carried no information, shortened the already fast mean response time of 134 ms by approximately 20 ms. We attribute this to auditory-visual interaction since sound alone had no effect. Although we observed startle responses, the quickening effect was not contingent upon their presence. Given minimum motor and sensory conduction time, we estimate that the loud sound reduced the central visuomotor processing time by at least 30%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations78
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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