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Enregistrement W2587086753 · doi:10.1371/journal.pone.0172061

Distinct eye movement patterns enhance dynamic visual acuity

2017· article· en· W2587086753 sur OpenAlexafffund
Dimitrios J. Palidis, Pearson A. Wyder-Hodge, Jolande Fooken, Miriam Spering

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésSaccadic maskingEye movementSmooth pursuitFixation (population genetics)KinematicsComputer visionComputer scienceEye trackingArtificial intelligenceSaccadePerceptionPsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineNeurosciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic visual acuity (DVA) is the ability to resolve fine spatial detail in dynamic objects during head fixation, or in static objects during head or body rotation. This ability is important for many activities such as ball sports, and a close relation has been shown between DVA and sports expertise. DVA tasks involve eye movements, yet, it is unclear which aspects of eye movements contribute to successful performance. Here we examined the relation between DVA and the kinematics of smooth pursuit and saccadic eye movements in a cohort of 23 varsity baseball players. In a computerized dynamic-object DVA test, observers reported the location of the gap in a small Landolt-C ring moving at various speeds while eye movements were recorded. Smooth pursuit kinematics-eye latency, acceleration, velocity gain, position error-and the direction and amplitude of saccadic eye movements were linked to perceptual performance. Results reveal that distinct eye movement patterns-minimizing eye position error, tracking smoothly, and inhibiting reverse saccades-were related to dynamic visual acuity. The close link between eye movement quality and DVA performance has important implications for the development of perceptual training programs to improve DVA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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