Influence of a visual landmark shift on memory-guided reaching in monkeys
Notice bibliographique
Résumé
The brain uses various sources of visual information, including both egocentric and allocentric to aim movements. It has been shown that humans optimally weigh egocentric and allocentric (landmark) cues when pointing (Bryne & Crawford 2010) but it is not known if monkeys do this. The main purpose of this study is to determine the influence of allocentric cue shifts on reaching responses in non-human primates. In order to do this, reach and gaze data were collected from one female Macaca mulatta monkey (ML) trained to perform a memory-guided reaching task. The hand was initially placed at 1 of 3 locations of a waist level LED bar while gaze fixated centrally. A landmark (4 ‘dots’ spaced 10° apart) was then presented at 1 of 15 locations on a touch screen after a delay. A visual target then appeared transiently at a variable location within this landmark, followed by a visual mask. After the mask, the landmark either reappeared at the same location (stable-landmark condition) or shifted by 8° in one of 8 directions (landmark-shift condition). The fixation light then extinguished, signaling a reach to the target. ‘No-landmark’ controls were the same, but without the landmark. Mean ellipse area for gaze endpoints is 18.2°² and the mean ellipse area for reach end points is 16.3°². Reaches correlated (r =0.45) with target location relative to landmarks, showing animals did not simply reach to the landmark. Correlations for reach and gaze were poor (r =0.05). Reach had lower variance and was better correlated to targets than gaze suggesting gaze was not used to guide reach in this task. In the landmark-shift condition, reaches shifted partially (mean=23%) with the landmark. Overall, this data suggests that the monkey is influenced by visual landmarks when reaching to a remembered target in a similar way as humans.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».