Pursuit eye movements enhance decision making and hitting accuracy in a go/no-go manual interception task
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that eye and hand movements are closely coupled in space and time—the eye saccades to and fixates on task-relevant object locations and leads the hand during reaching, grasping, or pointing movements. However, the relation between smooth pursuit and hand movements in response to dynamic visual targets is less well understood. Here, we investigate the relation between smooth pursuit and interception performance in a go/no-go manual interception task. We focus on two aspects of performance: the decision whether or not to move the hand, and the accuracy of the interception. Observers (n=10) viewed a small target moving along a linear path that either projected into a strike zone (hit) or went past it (miss); observers were instructed to intercept only in hit trials, and to not move their hand in miss trials. The target was shown for the full path to the strike zone, or for ¼, ½, or ¾ of the full trajectory. Eye movements were manipulated in separate blocks by instructing observers to maintain fixation on a stationary fixation cross, randomly positioned at three locations along the trajectory, or to move their eyes freely. Across conditions, better and faster pursuit (lower 2D position error, higher eye velocity) and more accurate fixation were linked to better decision and hitting accuracy. Importantly, engaging in smooth pursuit eye movements as compared to fixation resulted in a significant performance improvement across all observers. This pursuit benefit was of the same magnitude (8% average improvement in pursuit vs. fixation) with regard to decision making and hitting accuracy. These results underline the critical importance of smooth pursuit in guiding movement decisions and execution. They also imply that efference-copy signals, generated by the pursuit system, act early on the perceptual system to inform the decision whether or not to initiate a movement. Meeting abstract presented at VSS 2018
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».