Neural correlate of spatial (mis‐)localization during smooth eye movements
Notice bibliographique
Résumé
The dependence of neuronal discharge on the position of the eyes in the orbit is a functional characteristic of many visual cortical areas of the macaque. It has been suggested that these eye-position signals provide relevant information for a coordinate transformation of visual signals into a non-eye-centered frame of reference. This transformation could be an integral part for achieving visual perceptual stability across eye movements. Previous studies demonstrated close to veridical eye-position decoding during stable fixation as well as characteristic erroneous decoding across saccadic eye-movements. Here we aimed to decode eye position during smooth pursuit. We recorded neural activity in macaque area VIP during steady fixation, saccades and smooth-pursuit and investigated the temporal and spatial accuracy of eye position as decoded from the neuronal discharges. Confirming previous results, the activity of the majority of neurons depended linearly on horizontal and vertical eye position. The application of a previously introduced computational approach (isofrequency decoding) allowed eye position decoding with considerable accuracy during steady fixation. We applied the same decoder on the activity of the same neurons during smooth-pursuit. On average, the decoded signal was leading the current eye position. A model combining this constant lead of the decoded eye position with a previously described attentional bias ahead of the pursuit target describes the asymmetric mislocalization pattern for briefly flashed stimuli during smooth pursuit eye movements as found in human behavioral studies.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».