The manual following response: In-motion or stationary background cues do not influence the online control of reaching movements
Notice bibliographique
Résumé
A number of researchers have demonstrated that retinal motion signals influence goal-directed reaches in the direction of the observed motion: a behavioral phenomenon referred to as the manual following response (MFR). In the present study, we sought to determine if retinal motion cues influence online reaching control as well as determine if target eccentricities influence the MFR. Participants completed mediolateral reaches to briefly presented (i.e., 150 ms) targets (eccentricities: 10.2 and 19.5 cm) within a stationary, left or rightward moving (50°/s) random dot kinematogram. Target onset served as the movement imperative cue and occurred in time with activation of background motion. Results indicated that reaction times increased with increasing target eccentricity; however, the different background motion conditions did not modulate this effect. In addition, left and right background motion cues elicited a reliable MFR, but only for the 19.5 cm target eccentricity. Notably, detailed analyses of reach trajectories indicated that the observed MFR could not be attributed to differences in the online control of the movement. Thus, our results suggest that retinal motion signals require some minimum time to be incorporated into a response and/or that a critical movement amplitude is required to elicit the MFR. Moreover, our results provide the first direct evidence that the elicitation of the MFR is not attributed to putative differences in online control.
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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 ».