The inter-trial spatial biases of stimuli and goals in saccadic programming
Notice bibliographique
Résumé
Prior studies have shown an ‘alternate antisaccade-goal bias’, in that the saccadic landing points of antisaccades were displaced towards the location of antisaccade goals used in other trials in the same experimental block. Thus the motor response in one trial induced a spatial bias of a motor response in another trial. In this study we investigated whether sensory information, i.e. the location of a visual stimulus, might have a spatial effect on a motor response too. Such an effect might be attractive as for the alternate antisaccade-goal bias or repulsive. For this purpose we used block of trials with either antisaccades, prosaccades or mixed trials in order to study the alternate-trial biases generated by antisaccade goals, antisaccade stimuli, and prosaccade goals. in contrast to the effects of alternate antisaccade goals described in prior studies, alternate antisaccade stimuli generated a significant repulsive bias of about 1.8°: furthermore, if stimulus and motor goal coincide, as with an alternate prosaccade, the repulsive effect of a stimulus prevails, causing a bias of about 0.9°. Taken together with prior results, these findings may reflect averaging of current and alternate trial activity in a salience map, with excitatory activity from the motor response and inhibitory activity from the sensory input..
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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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 ».