Spatiotemporal transformations for gaze control
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sensorimotor transformations require spatiotemporal coordination of signals, that is, through both time and space. For example, the gaze control system employs signals that are time-locked to various sensorimotor events, but the spatial content of these signals is difficult to assess during ordinary gaze shifts. In this review, we describe the various models and methods that have been devised to test this question, and their limitations. We then describe a new method that can (a) simultaneously test between all of these models during natural, head-unrestrained conditions, and (b) track the evolving spatial continuum from target (T) to future gaze coding (G, including errors) through time. We then summarize some applications of this technique, comparing spatiotemporal coding in the primate frontal eye field (FEF) and superior colliculus (SC). The results confirm that these areas preferentially encode eye-centered, effector-independent parameters, and show-for the first time in ordinary gaze shifts-a spatial transformation between visual and motor responses from T to G coding. We introduce a new set of spatial models (T-G continuum) that revealed task-dependent timing of this transformation: progressive during a memory delay between vision and action, and almost immediate without such a delay. We synthesize the results from our studies and supplement it with previous knowledge of anatomy and physiology to propose a conceptual model where cumulative transformation noise is realized as inaccuracies in gaze behavior. We conclude that the spatiotemporal transformation for gaze is both local (observed within and across neurons in a given area) and distributed (with common signals shared across remote but interconnected structures).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle