Ice hockey spectators use contextual cues to guide predictive eye movements
Notice bibliographique
Résumé
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 stimulation 1 , 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 eyes 2–4 . 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 tea 5 , and when we are active participants, for example when hitting a cricket ball 6 . 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 before 7 . 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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».