Neural control of three-dimensional gaze shifts
Notice bibliographique
Résumé
In laboratory conditions, with the head restrained and held upright, eye-in-head orientation vectors are constrained to a tilted two-dimensional (2D) range called Listing’s plane. However, in most real-world conditions gaze control utilizes a three-dimensional (3D) range. For example, when the head is allowed to move naturally, the accompanying saccades and vestibulo-ocular reflex movements include coordinated torsional components, out of, and then back into Listing’s plane. The head itself rotates more like a set of Fick gimbals, resulting in a non-planar range of orientation vectors. To control this complex behaviour, the brainstem reticular formation appears to have struck upon an elegant solution: it encodes the 3D components of posture and movement in coordinates that align with the Listing and Fick behavioural constraints, such that its control signals collapse to 2D (zero torsion) when these constraints are upheld, but it retains the capacity for torsional control whenever required. In contrast, the superior colliculus and cortex appear to only encode 2D gaze direction. Surprisingly, after many years of research on this topic, we still know very little—other than a few clues—about the neural mechanisms that transform high-level 2D gaze direction commands into the 3D control signals for eye and head orientation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».