Effects of a pretarget distractor on saccade reaction times across space and time in monkeys and humans
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that the influence of a behaviorally irrelevant distractor on saccade reaction times (SRTs) varies depending on the temporal and spatial relationship between the distractor and the saccade target. We measured distractor influence on SRTs to a subsequently presented target, varying the spatial location and the timing between the distractor and the target. The distractor appeared at one of four equally eccentric locations, followed by a target (either 50 ms or 200 ms after) at one of 136 different locations encompassing an area of 20° square. We extensively tested two humans and two monkeys on this task to determine interspecies similarities and differences, since monkey neurophysiology is often used to interpret human behavioral findings. Results were similar across species; for the short interval (50 ms), SRTs were shortest to a target presented close to or at the distractor location and increased primarily as a function of the distance from the distractor. There was also an effect of distractor-target direction and visual field. For the long interval (200 ms) the results were inverted; SRTs were longest for short distances between the distractor and target and decreased as a function of distance from distractor. Both SRT patterns were well captured by a two-dimensional dynamic field model with short-distance excitation and long-distance inhibition, based upon known functional connectivity found in the superior colliculus that includes wide-spread excitation and inhibition. Based on these findings, we posit that the different time-dependent patterns of distractor-related SRTs can emerge from the same underlying neuronal mechanisms common to both species.
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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 | 0,001 | 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 ».