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Enregistrement W3048346533 · doi:10.1101/2020.08.10.244319

Oculomotor Target Selection is Cortically Mediated by Complex Objects

2020· preprint· en· W3048346533 sur OpenAlexaff
Devin H. Kehoe, Jennifer Lewis, Mazyar Fallah

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesUniversity of Oxford
Mots-clésSaccadeEye movementVisual processingPsychologyGaze-contingency paradigmSaccadic maskingVisual searchNeuroscienceVisual perceptionFixation (population genetics)Visual ObjectsPerceptionCommunicationComputer scienceArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Successful oculomotor target selection often requires discriminating visual features but it remains contentious whether oculomotor substrates encoding saccade vectors functionally contribute to this process. One possibility is that visual features are discriminated cortically and oculomotor modules select the object with the highest activation in the set of all preprocessed cortical object representations, while an alternative possibility is that oculomotor modules actively discriminate potential targets based on visual features. If the latter view is correct, these modules should not require input from specialized visual cortices encoding the task relevant features. We therefore examined whether the latency of visual onset responses elicited by abrupt distractor onsets is consistent with input from specialized visual cortices by non-invasively measuring human saccade metrics (saccade curvature, endpoint deviations, saccade frequency, error proportion) as a function of distractor processing time for novel, visually complex distractors that had to be discriminated from a target to guide saccades. Visual onset response latencies were ~110 ms, consistent with projections from anterior cortical sites specialized for object processing. Surprisingly, oculomotor visual onset responses encoded features, as we manipulated the visual similarity between targets and distractors and observed an increased visual onset response magnitude and duration when the distractor was highly similar to the target, which was not attributable to an inhibitory processing delay. Visual onset responses were dynamically modulated by executive function, as these responses were anticipatorily extinguished over the time course of the experiment. As expected, the latency of distractor-related inhibition was modulated by the behavioral relevance of the distractor. Significance Statement We provide novel insights into the role of the oculomotor system in saccadic target selection by challenging the convention that neural substrates that encode oculomotor vectors functionally contribute to target discrimination. Our data show that the oculomotor system selects a winner from amongst the preprocessed object representations output from specialized visual cortices as supposed to discriminating visual features locally. We also challenge the convention that oculomotor visual onset responses are feature-invariant, as they encoded task-relevance.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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