Eccentricity, but not color contrast, influences microsaccadic prevention of visual fading
Notice bibliographique
Résumé
When the eyes remain still for an extended period of time, visual boundaries can appear to fade. This illusory phenomenon is traditionally attributed to slow neuronal adaptation to stable retinal input. Microsaccades – small, mostly involuntary ocular movements during gaze fixation – counteract fading, but it is unclear exactly how. They might simply refresh the retinal image to reverse adaptation or introduce a unique visual resampling signal that interacts with adapting neural populations. To better understand boundary fading both in itself and as a probe of microsaccade function, we investigated why a stronger boundary, determined by isoluminant color contrast and eccentricity (distance from the visual field center), takes longer to fade. A stronger boundary could either create a more robust cortical signal requiring greater adaptation, and/or enhance the preventive effect of microsaccades. To test these two possibilities we recorded microsaccades during a perceptual filling-in task. Human participants fixated centrally until they experienced illusory merging of two isoluminant colored surfaces, separated by a circular ring boundary, due to perceptual boundary fading. We fit linear mixed models of trial-wise fading time to color contrast, boundary eccentricity, and fixational eye movement dynamics. While both color contrast and eccentricity altered fading time, they did so differently. Higher color contrast extended overall fading time but did not influence the efficacy of individual microsaccades. Conversely, lower eccentricity prolonged fading exclusively via eye movements. These findings demonstrate that stimulus properties can differently influence slow adaptation and microsaccadic counteraction. We propose that microsaccades prevent visual fading via transient boundary stimulation that scales with cortical magnification but is invariant to boundary contrast.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».