Multiple-object tracking (MOT) and visually guided actions: comparing change detection and localized touch to targets vs. distractors in MOT
Notice bibliographique
Résumé
Multiple-object tracking (MOT) involves tracking the positions of several targets as they move among identical distractors. When we consider situations in everyday life that require MOT such as team sports or driving, they often require performing coordinated actions towards specific items in these dynamic environments (e.g. pointing, touching). Further, MOT is thought to employ cognitive mechanisms that are necessary for performing coordinated actions towards tracked items (Pylyshyn, 2001). In support of this, visually guided touch was found to interfere with the MOT task, especially when the touched item was a distractor in MOT as compared to a target (Terry & Trick, 2021). In the present study we sought out to investigate if this advantage for touching targets vs. distractors was simply due to a processing benefit for targets (i.e. faster to process change on tracked items) or if it was driven by action preparation (i.e. target tracking facilitating creation of action plans for targets but not distractors). We investigated this using a modified MOT task where participants performed two tasks at once: 1) track targets in MOT and 2) respond when any item in MOT changes colour. Participants respond to colour changes by pressing a button or touching the item that changed colour as fast as they can, depending on the condition. Critically, the time to touch or button press for targets vs. distractors that change colour inform the mechanism responsible for the touch target benefit. Participants were always faster to respond to changes on targets vs. distractors, however the difference between targets and distractors was much larger when the response involved touching vs. pressing a button. These results support the contention that tracking targets in MOT facilitates action preparation, providing evidence of a shared mechanism employed in tracking and visually guided actions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».