Head engagement during visuomotor tracking is determined by postural demands and aging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vision is important for various tasks, from visually tracking moving objects to maintaining balance. People obtain visual information through eye movements performed either alone or in combination with head movements. Even when isolated eye movements can accommodate the amplitude of the desired gaze shift, humans still perform head movements, as they provide additional sensory signals that can be integrated with retinal input resulting in improved gaze estimates. However, head movements also create mechanical torques and attenuate vestibular processing that could disturb balance. We, therefore, here examined whether head engagement is determined by postural requirements when performing a visual tracking task. Young participants visually tracked a target moving horizontally along different amplitudes, while they were seated, standing on a firm and an unstable surface. Our results showed stronger head engagement when standing than sitting, but no systematic differences were found between firm and unstable surfaces. To further explore the interplay between head engagement and postural demands, we conducted a second experiment where young and older participants performed a similar task, but now they were either allowed to move their head or instructed to limit their head movements. Both tracking accuracy and postural sway increased when engaging the head. When asked to limit head movements, both age groups engaged their head minimally, but head movements were more pronounced in more challenging postures. When allowed to move their head naturally, younger participants engaged their head more when standing than sitting, but older adults reduced their head movements with more demanding postures. We suggest that head movements in younger adults facilitate visual tracking, while limited head movements in older adults preserve balance.
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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 | 0,002 |
| 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 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 ».