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Enregistrement W2998800121 · doi:10.1101/2020.01.08.898932

Theory of Visual Attention (TVA) in Action: Assessing Premotor Attention in Simultaneous Eye-Hand Movements

2020· preprint· en· W2998800121 sur OpenAlexaff
Philipp Kreyenmeier, Heiner Deubel, Nina M. Hanning

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésCued speechEye movementSaccadeVisual attentionCognitive psychologyPsychologyVisual searchSelection (genetic algorithm)EffectorNeuroscienceComputer scienceCognitionArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Attention shifts that precede goal-directed eye and hand movements are regarded as markers of motor target selection. Whether effectors compete for a single, shared attentional resource during simultaneous eye-hand movements or whether attentional resources can be allocated independently towards multiple target locations is controversially debated. Independent, effector-specific target selection mechanisms underlying parallel allocation of visuospatial attention to saccade and reach targets would predict an increase of the overall attention capacity with the number of active effectors. We test this hypothesis in a modified Theory of Visual Attention (TVA; Bundesen, 1990) paradigm. Participants reported briefly presented letters during eye, hand, or combined eye-hand movement preparation to centrally cued locations. Modeling the data according to TVA allowed us to assess both the overall attention capacity and the deployment of visual attention to individual locations in the visual work space. In two experiments, we show that attention is predominantly allocated to the motor targets – without pronounced competition between effectors. The parallel benefits at eye and hand targets, however, have concomitant costs at non-motor locations, and the overall attention capacity does not increase by the simultaneous recruitment of both effector systems. Moreover, premotor shifts of attention dominate over voluntary deployment of processing resources, yielding severe impairments of voluntary attention allocation. We conclude that attention shifts to multiple effector targets without mutual competition given that sufficient processing resources can be withdrawn from movement-irrelevant locations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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