Different extrapolation of moving object locations in perception, smooth pursuit, and saccades
Notice bibliographique
Résumé
The ability to accurately perceive and track moving objects is crucial for many everyday activities. In this study, we use a "double-drift stimulus" to explore the processing of visual motion signals that underlie perception, pursuit, and saccade responses to a moving object. Participants were presented with peripheral moving apertures filled with noise that either drifted orthogonally to the aperture's direction or had no net motion. Participants were asked to saccade to and track these targets with their gaze as soon as they appeared and then to report their direction. In the trials with internal motion, the target disappeared at saccade onset so that the first 100 ms of the postsaccadic pursuit response was driven uniquely by peripheral information gathered before saccade onset. This provided independent measures of perceptual, pursuit, and saccadic responses to the double-drift stimulus on a trial-by-trial basis. Our analysis revealed systematic differences between saccadic responses, on one hand, and perceptual and pursuit responses, on the other. These differences are unlikely to be caused by differences in the processing of motion signals because both saccades and pursuits seem to rely on shared target position and velocity information. We conclude that our results are instead due to a difference in how the processing mechanisms underlying perception, pursuit, and saccades combine motor signals with target position. These findings advance our understanding of the mechanisms underlying dissociation in visual processing between perception and eye movements.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».