How (and why) the visual control of action differs from visual perception
Notice bibliographique
Résumé
Vision not only provides us with detailed knowledge of the world beyond our bodies, but it also guides our actions with respect to objects and events in that world. The computations required for vision-for-perception are quite different from those required for vision-for-action. The former uses relational metrics and scene-based frames of reference while the latter uses absolute metrics and effector-based frames of reference. These competing demands on vision have shaped the organization of the visual pathways in the primate brain, particularly within the visual areas of the cerebral cortex. The ventral 'perceptual' stream, projecting from early visual areas to inferior temporal cortex, helps to construct the rich and detailed visual representations of the world that allow us to identify objects and events, attach meaning and significance to them and establish their causal relations. By contrast, the dorsal 'action' stream, projecting from early visual areas to the posterior parietal cortex, plays a critical role in the real-time control of action, transforming information about the location and disposition of goal objects into the coordinate frames of the effectors being used to perform the action. The idea of two visual systems in a single brain might seem initially counterintuitive. Our visual experience of the world is so compelling that it is hard to believe that some other quite independent visual signal-one that we are unaware of-is guiding our movements. But evidence from a broad range of studies from neuropsychology to neuroimaging has shown that the visual signals that give us our experience of objects and events in the world are not the same ones that control our actions.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».