Trans-saccadic Motion Tracking in a Time-to-Contact Task
Notice bibliographique
Résumé
Transsaccadic perception describes our perceived visual stability despite images shifting across the retina due to saccadic eye movements. Visual stability is thought to be maintained across saccades due to spatial updating mechanisms that track object locations over the saccade. However, transsaccadic research has focused on static objects; few studies have examined how we track moving objects during a saccade. Niemeier, Crawford, and Tweed (2003) found that intrasaccadic spatial displacements of visual stimuli are easier to detect when saccades are perpendicular to the direction of the displacement, compared to saccades parallel to displacement. Here, we examined whether similar effects of saccade direction influence transsaccadic motion tracking in a predicted-motion time-to-contact (TTC) task. Subjects maintained fixation on a cross while tracking a moving dot which translated across the screen towards a line. During movement, the dot would become occluded behind a grey bar. Subjects then estimated when the occluded dot had reached the line via a button press. During the fixation task, participants maintained fixation on a stationary fixation cross. In the saccade task, the cross moved to a new location when the dot disappeared behind the occluder, prompting a saccade. Saccades were either parallel or orthogonal to dot motion. Dot motion (right or left) and line location on occlude (near, middle, or far) were also varied. Eye position was monitored using a SMI RED-m eyetracker. Results showed that the effect for line location was only significant in the saccade task, and that error increased with increased line distance, suggesting that saccades introduce error in TTC estimations. In the fixation task, TTC estimations were most accurate when subjects fixated on the same side of the screen from which the dot originated. These novel findings provide insight into people’s accuracy in predicting the future location of objects across saccades.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».