Near-space advantage in a simulated 3D environment: an inhibition of return (IOR) study
Notice bibliographique
Résumé
Previous research suggested that the dorsal cortical system (vision for action) involves stimulus processing in peripersonal space while the ventral cortical system (vision for perception) processes extrapersonal space. Additionally, it has been suggested that the dorsal and ventral systems control target detection and identification, respectively. Little research has examined the possible near-advantage in target detection as opposed to discrimination tasks. Our previous studies (Li et al, Neuropsychologia, 2011; Song et al, JoV, 2021) demonstrated a near-advantage in target detection but not in discrimination when a single target was presented in depth. In the current study, we modified the spatial cueing paradigm in a 3D environment (with monocular depth cues) to examine how observers orient their spatial attention from the cue to target across depths. Cue and target stimuli appeared in the same or different depths but with matching eccentricity and retinal size. For the target detection task, robust IOR magnitudes were revealed when orienting within both of the same-depth plane conditions (near-near, far-far). Conversely, IOR was attenuated for far-to-near attention orienting, however, IOR increased for near-to-far orienting. Such a pattern of results was not seen for discrimination task. In these experiments, the viewpoint of the observers remained stationary. The distinction between near and far implies viewer-centered coding. To test this, for the target detection task, we created two experimental conditions in which the cue and target were presented at different depths relative to the environment, but not relative to the viewers. To do this, we introduced self-motion along the z-axis in the virtual environment during the time interval between the cue and target appearance. The results showed a disappearance of the IOR asymmetry across the two depth-orienting directions with a stable viewpoint. Overall, these results support the notions of a near-advantage in target detection and the dorsal prioritization of near-space.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».