Gain-increase saccadic adaptation is enhanced by the use of constant retinal error feedback
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Saccadic accuracy is maintained by sensorimotor adaptive mechanisms that continually adjust movement gains when faced with consistent errors. It is known that generally the saccadic system is resistant to increasing its gain. This study investigates whether gain-increase saccadic adaptation can be improved by using a constant "retinal error" (RE) instead of the conventional "spatial error" (SE). Because adaptation is driven by the dynamic comparison of actual and predicted postsaccadic errors, we hypothesized that there would be an increased saccadic gain change in the RE compared to the SE condition. Methods: Eleven visually-normal observers performed two experimental sessions. Each session included three blocks: preadaptation, adaptation, and postadaptation during binocular viewing. In the control SE condition, the target appeared at ±10° followed by a 3° step in the same direction during the primary saccade. In the RE condition, the second step always appeared 3° away from the trial-by-trial real-time eye position after the primary saccade. Eye movements were tracked with the EyeLink II at 250 Hz. Percentage saccadic gain change and percentage gain retention from baseline were calculated. Results: All participants but one increased their saccadic gains substantially. Mean percentage gain change was higher in the RE (58±22%) compared to the SE (38±13%; p=0.01) condition. Adaptation retention was augmented in the RE condition for six out of ten participants, however the mean percentage retention was not statistically significant between conditions (RE=36±15%, SE=27±19%; p=0.26). Conclusions: This study provides a novel comparison of the constant retinal error and the conventional spatial error in driving gain-increase saccadic adaptation. The greater adaptation magnitude during the RE condition corroborates previous findings that a consistent disparity between the actual and predicted error plays a major role in driving saccadic adaptation. We intend to implement this enhanced technique in the future to study gain-increase saccadic adaptation in amblyopia. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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) | 0,002 | 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 ».