Pupil size reveals preparatory processes in the generation of pro‐saccades and anti‐saccades
Notice bibliographique
Résumé
The ability to generate flexible behaviors to accommodate changing goals in response to identical sensory stimuli is a signature that is inherited in humans and higher-level animals. In the oculomotor system, this function has often been examined with the anti-saccade task, in which subjects are instructed, prior to stimulus appearance, to either automatically look at the peripheral stimulus (pro-saccade) or to suppress the automatic response and voluntarily look in the opposite direction from the stimulus (anti-saccade). Distinct neural preparatory activity between the pro-saccade and anti-saccade conditions has been well documented, particularly in the superior colliculus (SC) and the frontal eye field (FEF), and this has shown higher inhibition-related fixation activity in preparation for anti-saccades than in preparation for pro-saccades. Moreover, the level of preparatory activity related to motor preparation is negatively correlated with reaction times. We hypothesised that preparatory signals may be reflected in pupil size through a link between the SC and the pupil control circuitry. Here, we examined human pupil dynamics during saccade preparation prior to the execution of pro-saccades and anti-saccades. Pupil size was larger in preparation for correct anti-saccades than in preparation for correct pro-saccades and erroneous pro-saccades made in the anti-saccade condition. Furthermore, larger pupil dilation prior to stimulus appearance accompanied saccades with faster reaction times, with a trial-by-trial correlation between dilation size and anti-saccade reaction times. Overall, our results demonstrate that pupil size is modulated by saccade preparation, and neural activity in the SC, together with the FEF, supports these findings, providing unique insights into the neural substrate coordinating cognitive processing and pupil diameter.
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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 | 0,001 |
| 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 ».