MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2133758549 · doi:10.1167/12.11.17

Hand-related rather than goal-related source of gaze-dependent errors in memory-guided reaching

2012· article· en· W2133758549 sur OpenAlexafffund
Joost C. Dessing, Patrick Byrne, Armin Abadeh, J. Douglas Crawford

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchYork University
Mots-clésGazeHand positionCognitive psychologyTask (project management)PsychologyPosition (finance)Eye movementComputer scienceComputer visionArtificial intelligenceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanisms for visuospatial cognition are often inferred directly from errors in behavioral reports of remembered target direction. For example, gaze-centered target representations for reach were first inferred from reach overshoots of target location relative to gaze. Here, we report evidence for the hypothesis that these gaze-dependent reach errors stem predominantly from misestimates of hand rather than target position, as was assumed in all previous studies. Subjects showed typical gaze-dependent overshoots in complete darkness, but these errors were entirely suppressed by continuous visual feedback of the finger. This manipulation could not affect target representations, so the suppressed gaze-dependent errors must have come from misestimates of hand position, likely arising in a gaze-dependent transformation of hand position signals into visual coordinates. This finding has broad implications for any task involving localization of visual targets relative to unseen limbs, in both healthy individuals and patient populations, and shows that response-related transformations cannot be ignored when deducing the sources of gaze-related errors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of VisionMême sujetMotor Control and AdaptationTravaux en français237 207