Eye movement signatures of decision making and hand movement accuracy in a go-no go manual interception task
Notice bibliographique
Résumé
Hitting a baseball requires a two-stage decision: whether or not to swing, and when and where to hit. These decisions have to be made ultra-fast, in less than 400 ms, and before the entire trajectory of the ball can be viewed. Here we investigate the role of eye movements in sensorimotor decision-making and interception under uncertainty. We developed a go-no go manual interception task in which observers (n=26 varsity baseball players) tracked and predicted linear target trajectories shown briefly on a screen. In each trial, the trajectory either went through a designated strike box (hit) or past it (miss). Observers were instructed to intercept the target with their index finger in the strike box in hit trials, and to not move their hand in miss trials. Only the initial launch (100-300 ms) of the ball was shown, and balls moved at 36 or 40°/s. Eye and hand movements were recorded with a video-based eye tracker and magnetic hand tracker. Linear regression and random-forest models were used to relate movements of eye, hand, and decision performance. The decision whether or not to intercept was best predicted by smooth pursuit velocity during the earliest (open-loop) phase of the movement, possibly due to more reliable motion trajectory information as a consequence of accurate pursuit initiation. Hitting accuracy was best predicted by pursuit position error and velocity gain during the later (steady-state) phase. These findings indicate that different stages of task performance could be predicted by different pursuit measures. Interestingly, performance was significantly better for the fast speed (shorter decision time) as compared to slow speed, where players frequently intercepted too early. On-field baseball experience with fast-moving balls might affect performance, a conclusion supported by the finding that more experienced, senior players showed a stronger performance benefit at high speed than junior players. Meeting abstract presented at VSS 2017
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».