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Enregistrement W3173136870 · doi:10.1101/2021.06.13.448238

Eye-hand coordination during online reach corrections is task-dependent

2021· preprint· en· W3173136870 sur OpenAlexafffund
Anouk J. de Brouwer, Miriam Spering

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEye–hand coordinationEye movementTask (project management)Computer scienceSet (abstract data type)Latency (audio)Motor systemPsychologyCognitive psychologyArtificial intelligenceComputer visionNeuroscienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To produce accurate movements, the human motor system needs to deal with errors that can occur due to inherent noise, changes in the body, or disturbances in the environment. Here, we investigated the temporal coordination of rapid corrections of the eye and hand in response to a change in visual target location during the movement. In addition to a ‘classic’ double-step task in which the target stepped to a new position, participants performed a set of modified double-step tasks in which the change in movement goal was indicated by the appearance of an additional target, or by a spatial or symbolic cue. We found that both the absolute correction latencies of the eye and hand and the relative eye-hand correction latencies were dependent on the visual characteristics of the target change, with increasingly longer latencies in tasks that required more visual and cognitive processing. Typically, the hand started correcting slightly earlier than the eye, especially when the target change was indicated by a symbolic cue, and in conditions where visual feedback of the hand position was provided during the reach. Our results indicate that the oculomotor and limb-motor system can be differentially influenced by processing requirements of the task and emphasize that temporal eye-hand coordination is flexible rather than rigid. New & Noteworthy Eye movements support hand movements in many situations. Here we used variations of a double-step task to investigate temporal coupling of corrective hand and eye movements in response to target displacements. Correction latency coupling depended on the visual and cognitive processing demands of the task. The hand started correcting before the eye, especially when the task required decoding a symbolic cue. These findings highlight the flexibility and task-dependency of eye-hand coordination.

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)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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