Does Perception Asymmetrically Influence Motor Production in Upper and Lower Visual Fields?
Notice bibliographique
Résumé
The authors examined if previously reported anatomical asymmetries between the upper (uVF) and lower visual fields (lVF) influence the preparation and control of visually and memory-guided reaching movements. To manipulate visual field, participants maintained their visual gaze on a cue position presented above or below the location of a target object, thus resulting in reaches completed in respective uVF and lVF of peripersonal. In Experiment 1, participants performed reaches to four targets with indices of difficulty ranging from 3.1 to 5.1 bits under five visual-memory conditions: full vision and memory-guided conditions entailing 0, 2, 5, and 10 s of delay. In Experiment 2, participants reached to the vertex of Müller-Lyer figures in 3 visual-memory conditions: full vision, and memory-guided conditions entailing 0, and 2 s of delay. In accord with duplex theories of vision (e.g., Milner & Goodale, 1992), it was hypothesized that the introduction of a visual delay and/or the introduction of context-dependent illusory structure would differentially bias the efficiency and effectiveness of uVF and lVF reaches. Although data displayed mixed supported for the existence of an lVF advantage for movement execution, neither the introduction of delay nor contextual illusions succeeded in differentiating visual fields. Thus, performance advantages for movements made in the lower visual field do not appear associated with preferential connections to parietal (i.e., dorsal-action) and temporal (i.e., ventral-perception) architectures.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».