Eye Movements in the “Morris Maze” Spatial Working Memory Task Reveal Deficits in Strategic Planning
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of eye movements can provide insights into processes underlying performance of cognitive tasks. We recorded eye movements in healthy participants and people with idiopathic Parkinson disease during a token foraging task based on the spatial working memory component of the widely used Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery. Participants selected boxes (using a mouse click) to reveal hidden tokens. Tokens were never hidden under a box where one had been found before, such that memory had to be used to guide box selections. A key measure of performance in the task is between search errors (BSEs) in which a box where a token has been found is selected again. Eye movements were found to be most commonly directed toward the next box to be clicked on, but fixations also occurred at rates higher than expected by chance on boxes farther ahead or back along the search path. Looking ahead and looking back in this way was found to correlate negatively with BSEs and was significantly reduced in patients with Parkinson disease. Refixating boxes where tokens had already been found correlated with BSEs and the severity of Parkinson disease symptoms. It is concluded that eye movements can provide an index of cognitive planning in the task. Refixations on locations where a token has been found may also provide a sensitive indicator of visuospatial memory integrity. Eye movement measures derived from the spatial working memory task may prove useful in the assessment of executive functions as well as neurological and psychiatric diseases in the future.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».