Characterizing eye movement behaviors and kinematics of non-human primates during virtual navigation tasks
Notice bibliographique
Résumé
Virtual environments (VE) allow testing complex behaviors in naturalistic settings by combining highly controlled visual stimuli with spatial navigation and other cognitive tasks. They also allow for the recording of eye movements using high-precision eye tracking techniques, which is important in electrophysiological studies examining the response properties of neurons in visual areas of nonhuman primates. However, during virtual navigation, the pattern of retinal stimulation can be highly dynamic which may influence eye movements. Here we examine whether and how eye movement patterns change as a function of dynamic visual stimulation during virtual navigation tasks, relative to standard oculomotor tasks. We trained two rhesus macaques to use a joystick to navigate in a VE to complete two tasks. To contrast VE behavior with classic measurements, the monkeys also performed a simple Cued Saccade task. We used a robust algorithm for rapid classification of saccades, fixations, and smooth pursuits. We then analyzed the kinematics of saccades during all tasks, and specifically during different phases of the VE tasks. We found that fixation to smooth pursuit ratios were smaller in VE tasks (4:5) compared to the Cued Saccade task (7:1), reflecting a more intensive use of smooth pursuit to foveate targets in VE than in a standard visually guided saccade task or during spontaneous fixations. Saccades made to rewarded targets (exploitation) tended to have increased peak velocities compared to saccades made to unrewarded objects (exploration). VE exploitation saccades were 6% slower than saccades to discrete targets in the Cued Saccade task. Virtual environments represent a technological advance in experimental design for nonhuman primates. Here we provide a framework to study the ways that eye movements change between and within static and dynamic displays.
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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 | 0,000 | 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 ».