Guidance of Eye Movements During Visual Conjunction Search: Local and Global Contextual Effects on Target Discriminability
Notice bibliographique
Résumé
The composition of a visual scene influences the ability of humans to select specific details within that scene for discrimination or foveation with saccadic eye movements. With the goal of establishing an animal model to investigate the neural mechanisms underlying the deployment of visual attention and the guidance of saccades during visual search, we studied the visual behavior of three monkeys while they performed a conjunction (color + form) search task similar to those used in human studies. We found that search performance declined when distractors adjacent to the target shared its color, thereby revealing that color was more discriminable than form in these displays and suggesting that monkeys perceptually grouped stimuli by proximity and similarity. Search performance also varied with the overall composition of the display. Most importantly, saccades were biased toward distractors sharing the target color when there were few of them within the display and away from those distractors when they were numerous. Last, the monkeys initiated saccades with a fixed latency, suggesting that their responses to the display were automatic and that search strategies did not involve attentional resources beyond those recruited for regulating saccades. We conclude that monkeys adapt their visual strategies, largely via bottom-up processes, to both the local and the global context of the search. These findings suggest that the visual behavior of monkeys is guided by strategies similar to those observed in humans.
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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 | 0,002 |
| 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 ».