Learning to blink strategically is crucial to performance in a predictable saccade task and varies across the lifespan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Humans blink their eyes 16-20 times each minute to spread tear film on the cornea, representing a substantial amount of waking time when one’s eyes are closed. These spontaneous blinks are strategically timed to prioritize the processing of important visual input, balancing both stimulus characteristics and personal goals. Until now, the learning process underlying optimal blink timing has not been investigated in detail. Here, we present video-based eye-tracking data from 703 healthy participants (aged 5-91 years, 470 female) performing a structured interleaved pro-/anti-saccade task, in which we previously found that blink suppression occurs in anticipation of visual stimulus appearance (Pitigoi et al., 2024). Our goals are to understand (1) how participants modify their blink timing according to the temporal contingencies of the task; (2) whether the capacity to optimize blink timing impacts performance; and (3) whether this pattern varies with age. We found that participants quickly and strategically modified their blink distribution to optimize task performance. Blink probability decreased in periods that would compromise anti-saccade execution and increased when visual input was less critical. We also found significant differences in blink patterns and adaptive ability based on cognitive control capacity (indicated by participants’ anti-saccade error rates). Furthermore, we demonstrated that blink optimization improves gradually from childhood to early adulthood, before declining with advanced age. This supports a possible link between regulation of blink behavior and age-related changes in learning capacity and inhibitory control across the lifespan.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».