Asymmetries between convergence and divergence reveal tonic vergence is dependent upon phasic vergence function
Notice bibliographique
Résumé
Horizontal vergence eye movements are controlled by two processes, phasic and slow-tonic. Slow-tonic responses are hypothesized to be stimulated by the faster, pulse-step neural output of the phasic system. This suggests that the general behavior of each system should be similar; however, this relationship has yet to be investigated directly. We characterize the relationship between phasic and tonic vergence by quantifying directional asymmetries in the response properties of each mechanism to the same disparity amplitudes. Four subjects viewed symmetric steps in disparity dichoptically at 40 cm while eye movements were recorded with infrared oculography. First- and second-order phasic and slow-tonic convergence response properties increased linearly with disparity demand (p < 0.01), whereas divergence responses did not (p > 0.05). Phasic divergence responses were slower than convergence (p = 0.012) and were associated with a higher frequency of saccades (p < 0.001). The average rate of slow-tonic change was correlated to the average peak velocity of phasic vergence at the same vergence demand in both directions, r = 0.78, p < 0.0001. Clear directional asymmetries were observed in phasic and tonic vergence responses. The response properties of the slow-tonic mechanism varied directly with the peak velocity of the complementary phasic system. These results provide empirical evidence of the relationship between phasic and slow-tonic vergence, suggesting that the latter depends on the motor function of the former, specifically the peak velocity. The recruitment of additional oculomotor mechanisms, such as saccades, improved the phasic response properties of the slower divergence mechanism but did not directly influence the response behavior of the slow-tonic mechanism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».