Theory of Visual Attention (TVA) in Action: Assessing Premotor Attention in Simultaneous Eye-Hand Movements
Notice bibliographique
Résumé
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shifts to multiple effector targets without mutual competition given that sufficient processing resources can be withdrawn from movement-irrelevant locations.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».