On the relation between anticipatory ocular torsion and anticipatory smooth pursuit
Notice bibliographique
Résumé
Humans and other animals move their eyes in anticipation to compensate for sensorimotor delays. Such anticipatory eye movements can be driven by the expectation of a future visual object or event. Here we investigate whether such anticipatory responses extend to ocular torsion, the eyes' rotation about the line of sight. We recorded three-dimensional eye position in head-fixed healthy human adults who tracked a rotating dot pattern moving horizontally across a computer screen. This kind of stimulus triggers smooth pursuit with a horizontal and torsional component. In three experiments, we elicited expectation of stimulus rotation by repeatedly showing the same rotation (Experiment 1), or by using different types of higher-level symbolic cues indicating the rotation of the upcoming target (Experiments 2 and 3). Across all experiments, results reveal reliable anticipatory horizontal smooth pursuit. However, anticipatory torsion was only elicited by stimulus repetition, but not by symbolic cues. In summary, torsion can be made in anticipation of an upcoming visual event only when low-level motion signals are accumulated by repetition. Higher-level cognitive mechanisms related to a symbolic cue reliably evoke anticipatory pursuit but did not modulate torsion. These findings indicate that anticipatory torsion and anticipatory pursuit are at least partly decoupled and might be controlled separately.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».