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Enregistrement W2612197561

Motor output effect of objects presented in the blindspot

2010· article· en· W2612197561 sur OpenAlexaff
Francisco L. Colino, Damon Uniat, John P DeGrosbois, Darian T Cheng, Gordon Binsted

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptElectroencephalographyPerceptionVisual perceptionTask (project management)Computer sciencePsychologyComputer visionArtificial intelligenceCommunicationNeuroscienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the absence of retinal input within the physiological blindspot, perceptual filling of the blindspot has been consistently shown; suggesting visual perception can exist without retinal drive. Moreover, motor output does not require conscious awareness of visual input (Binsted et al. 2007). In the present investigation, two experiments were conducted to examine if the motor system has access to unconscious input from the blindspot: one examining how objects presented in the blindspot could modulate motor output (i.e. pointing) and a second examining the cortically evoked potentials associated with such subconscious inputs. In both experiments, the blindspot of the right eye was mapped using a modified protocol developed by Araragi & Nakamizo (2008). In E1 subjects pointed to objects presented either in the blindspot or outside of it (no target trials served as a control); if they saw no target they were instructed to guess. In E2 we performed a visual detection task under similar conditions while recording EEG (Brainvision DC, 64ch). Both endpoint position and variability was sensitive to the occurrence and position of a target. EEG analyses revealed deflections at visual and parietal sites (O1, PO3 and P3) independent of targets perception, but varying as a function of distance from blindspot centroid. Thus, despite the absence of conscious percept due to subthreshold retinal input, visuomotor pathways can use target location information to plan and execute actions.Acknowledgments: NSERC

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2010
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Résumé présentoui

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