Motion Integration for Ocular Pursuit Does Not Hinder Perceptual Segregation of Moving Objects
Notice bibliographique
Résumé
When confronted with a complex moving stimulus, the brain can integrate local element velocities to obtain a single motion signal, or segregate the elements to maintain awareness of their identities. The integrated motion signal can drive smooth-pursuit eye movements (Heinen and Watamaniuk, 1998), whereas the segregated signal guides attentive tracking of individual elements in multiple-object tracking tasks (MOT; Pylyshyn and Storm, 1988). It is evident that these processes can occur simultaneously, because we can effortlessly pursue ambulating creatures while inspecting disjoint moving features, such as arms and legs, but the underlying mechanism is unknown. Here, we provide evidence that separate neural circuits perform the mathematically opposed operations of integration and segregation, by demonstrating with a dual-task paradigm that the two processes do not share attentional resources. Human observers attentively tracked a subset of target elements composing a small MOT stimulus, while pursuing it ocularly as it translated across a computer display. Integration of the multidot stimulus yielded optimal pursuit. Importantly, performing MOT while pursuing the stimulus did not degrade performance on either task compared with when each was performed alone, indicating that they did not share attention. A control experiment showed that pursuit was not driven by integration of only the nontargets, leaving the MOT targets free for segregation. Nor was a predictive strategy used to pursue the stimulus, because sudden changes in its global velocity were accurately followed. The results suggest that separate neural mechanisms can simultaneously segregate and integrate the same motion signals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».