Humans can smoothly pursue but fail to intercept accelerating targets
Notice bibliographique
Résumé
The ability to accurately judge the acceleration of moving objects is critical to our survival. Whereas the perceptual system is surprisingly insensitive to acceleration, humans can accurately track accelerating targets with smooth pursuit eye movements. When the target is briefly occluded, predictive pursuit scales with target acceleration, indicating that the oculomotor system forms an acceleration-based prediction of target motion. Here we ask whether acceleration is taken into account when manually intercepting accelerating targets. Participants (n=16) viewed a small disk that moved along a horizontal path with one of four constant, linear levels of acceleration (-8,-4,+4,+8 m/s/s). The target was shown for 800 ms before temporary occlusion. Target velocity was always 20°/s at the time of occlusion, allowing us to test whether participants based their interception on the final target velocity before occlusion, or on continuous target acceleration. Participants had to predict the time of target reappearance by manually intercepting it with a quick pointing movement of their right hand. We recorded participants’ eye and 3D-hand position using an EyeLink 1000 eye tracker and a trakSTAR electromagnetic motion tracking system. The correspondence between target acceleration and eye (smooth pursuit acceleration) or hand (interception timing) were assessed using linear regression. Pursuit acceleration closely matched target acceleration (median slope = .83; 95% CI = [.73, 1.27]). In contrast, participants did not take acceleration into account when timing their manual interception (median slope = -.33; 95% CI = [-.46, -.07]), yielding systematic interception errors–too early for decelerating targets and too late for accelerating targets. Our results show that the oculomotor system can rely on continuous sampling of the target motion, yielding a pursuit response sensitive to target acceleration. Yet, humans might be limited in their ability to predict accelerating targets for hand movement control, relying on the final target velocity sample prior to occlusion.
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 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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».