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Enregistrement W3194823883 · doi:10.1016/j.cub.2021.06.087

Ice hockey spectators use contextual cues to guide predictive eye movements

2021· article· en· W3194823883 sur OpenAlexafffund
Alexander Goettker, Hemanth Pidaparthy, Doris I. Braun, James H. Elder, Karl R. Gegenfurtner

Notice bibliographique

RevueCurrent Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftYork University
Mots-clésBiologyIce hockeySensory cueEye movementCognitive psychologyNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eye movements are an integral part of human visual perception. They allow us to have a small foveal region with exquisite acuity and at the same time a large visual field. For a long time, eye movements were regarded as machine-like behaviors in response to visual stimulation1Lisberger S.G. Visual guidance of smooth pursuit eye movements.Annu. Rev. Vis. Sci. 2015; 1: 447-468Crossref PubMed Google Scholar, but over the past few decades it has been convincingly shown that expectations, intended actions, rewards and many other cognitive factors can have profound effects on the way we move our eyes2Yarbus A.L. Eye Movements and Vision. Springer, Boston, MA1967Crossref Google Scholar, 3Tatler B.W. Hayhoe M.M. Land M.F. Ballard D.H. Eye guidance in natural vision: Reinterpreting salience.J. Vis. 2011; 11: 5Crossref PubMed Scopus (182) Google Scholar, 4Kowler E. Rubinstein J.F. Santos E.M. Wang J. Predictive smooth pursuit eye movements.Annu. Rev. Vis. Sci. 2019; 5: 223-246Crossref PubMed Scopus (18) Google Scholar. In order to be useful, our oculomotor system must minimize delay with respect to the dynamic events in the visual scene. The ability to do so has been demonstrated in situations where we are in control of these events, for example when we are making a sandwich or tea5Land M.F. Hayhoe M. In what ways do eye movements contribute to everyday activities?.Vis. Res. 2001; 41: 3559-3565Crossref PubMed Scopus (672) Google Scholar, and when we are active participants, for example when hitting a cricket ball6Land M.F. McLeod P. From eye movements to actions: How batsmen hit the ball.Nat. Neurosci. 2000; 3: 1340-1345Crossref PubMed Scopus (523) Google Scholar. But what about scenes with complex dynamics that we do not control or directly take part in, like a hockey game we are watching as a spectator? A semantic influence on gaze fixation location during viewing of tennis videos has been suggested before7Henderson J.M. Gaze control as prediction.Trends Cogn. Sci. 2017; 21: 15-23Abstract Full Text Full Text PDF PubMed Scopus (96) Google Scholar. Here we use carefully annotated hockey videos to show that the brain is indeed able to exploit the semantic context of the game to anticipate the continuous motion of the puck, leading to eye movements that are fundamentally different than when following exactly the same motion without any context.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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