Oculomotor Target Selection is Cortically Mediated by Complex Objects
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».