Perceptual averaging for auditory pro- and antisaccades
Notice bibliographique
Résumé
The visual antisaccade task requires the top-down and two-component processing of inhibiting a stimulus-driven prosaccade (i.e., response suppression) and the mirror-symmetrical inversion of a target's visual location (i.e., vector inversion). Notably, recent work by our group (Gillen and Heath 2014: Vis Res; Heath et al. 2015: J Vis) has shown that vector inversion is a perception-based process governed via a statistical summary representation (SSR). In particular, our work showed that antisaccade amplitudes were biased in the direction of the most frequently presented target in a stimulus-set. The present investigation was designed to examine whether a SSR influences auditory-based pro- and antisaccades. To that end, participants completed auditory (i.e., 50 ms burst, 70 dBA white noise) pro- and antisaccades to three target eccentricities (10.5°, 15.5° and 20.5°) in blocks wherein eccentricities were presented with equal frequency (i.e., control-weighting condition) and when the 10.5° (i.e., proximal-weighting condition) and 20.5° (i.e., distal-weighting condition) targets were presented five times as often as the other eccentricities. Results showed that pro- and antisaccade amplitudes were refractory to the different weighting conditions; however, the slope relating amplitude to target eccentricity was markedly shallower for the latter task (prosaccade: b=0.51; antisaccade: b=0.17;). Thus, preliminary results provide no evidence that weighting conditions differentially influenced the specification of pro- and antisaccade amplitudes. That said, the shallower amplitude/target eccentricity slope associated with antisaccades provides some evidence that an auditory vector inversion process is governed via a SSR that is similar to its visually based counterpart. Acknowledgments: Supported by NSERC
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».