Action-response mode modulates go/no-go decision accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Crossing a busy intersection requires a rapid decision whether to go or not. Decision accuracy generally improves over time, with longer accumulation of visual motion information. However, the time available to accumulate sensory information may be constrained by the complexity and movement time of the required action. This factor is rarely accounted for in perceptual decision-making studies, which typically rely on simple button presses as indicators of decision outcome. Here we ask whether action-response modes (manual button press vs. interceptive hand movement) directly affect the accuracy and timing of a go/no-go decision. We recorded eye and hand movements of n=10 human observers while they viewed a small disc moving toward a goal. The target disappeared 100, 200, or 300 ms after onset and observers had to indicate whether the target would miss (no-go decision required) or pass (go decision required) the goal by either inhibiting a response, or by executing a button press or interceptive hand movement, respectively. Decision accuracy increased with increasing target presentation duration, confirming that longer sensory accumulation improves decision accuracy. Across presentation durations, decision accuracy was significantly higher and less variable when observers indicated their decision by pressing a button, compared to when they manually intercepted the target. To compensate for different movement execution times, observers initiated their hand movements ~270 ms earlier and intercepted ~70 ms later when manually intercepting the target compared to pressing the button. These results indicate that observers had less time to form their decisions when performing goal-directed hand movements compared when they simply had to press a button. We propose that the more complex planning and execution of the interceptive hand movement competes with decision formation. Our results highlight critical differences in sensorimotor decision processes between simple button press and more complex hand movement tasks.
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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».