Saccadic omission revisited: What saccade-induced smear looks like.
Notice bibliographique
Résumé
During active visual exploration, saccadic eye movements rapidly shift the visual image across the human retina. Although these high-speed shifts occur at a high rate and introduce considerable amounts of motion smear during natural vision, our perceptual experience is oblivious to it-a phenomenon known as saccadic omission. Using tachistoscopic displays of natural scenes, we rendered saccade-induced smear highly conspicuous. By manipulating perisaccadic display durations, we studied the dynamics of smear in a time-resolved manner, assessing discrimination performance of smeared scenes, as well as smear amount and orientation. Both measures showed distinctive, U-shaped time courses throughout the saccade, indicating that generation and reduction of smear occurred during saccades. Moreover, low spatial frequencies and orientations parallel to the direction of the ongoing saccade were identified as the predominant visual features accessible in motion smear. We explain these findings using computational models that assume no more than saccadic velocity and human contrast sensitivity profiles and present a motion-filter model capable of predicting observers' perceived amount of smear based on their eyes' trajectories, suggesting a direct link between perceptual and saccade dynamics. Replays of the visual consequences of saccades during fixation led to virtually identical results as actively making saccades, whereas the additional simulation of perisaccadic contrast suppression heavily reduced this similarity, providing strong evidence that this suppression explained neither our findings nor the phenomenon of omission. Saccadic omission of motion smear may be understood as emerging naturally from the interplay of the retinal consequences of saccades and early visual processing. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».