Factorial variation of saccade vigor with dual decision processes
Notice bibliographique
Résumé
Canonical stochastic models of decision-making treats decision and action as independent and sequential processes. However, studies involving limb movements consistently show that movement duration and kinematics are influenced by the quality of evidence. We tested whether saccade velocity varies with the quality of evidence in monkeys performing a visual search GO/NOGO task in which singleton elongation cued the GO/NOGO stimulus-response rule and the location of a color singleton specified saccade endpoint. We factorially manipulated the efficiency of stimulus-response cue discrimination by varying the elongation of the singleton and the efficiency of singleton localization by varying the color similarity between the singleton and distractors. The effectiveness of the manipulations was revealed by the response times on correct trials that were separately modified by the singleton localizability and stimulus-response cue discriminability, by the incidence of localization and response selection errors with separately modified error response times. Saccade velocity was higher on correct relative to error trials and was inversely proportional to response time. Saccade velocity was separately modified by singleton localizability and stimulus-response cue discriminability. Distinct patterns of error rates and saccade velocity across monkeys indicated individual differences in decision-making strategies. These findings demonstrate that the process selecting endpoints can influence both the timing and dynamics of saccadic eye movements. Incorporating saccade vigor can provide valuable constraints on biologically plausible decision models and help address the persistent challenge of model mimicry.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».