Dynamics of spatial attention during motion tracking: Characterization and modeling as a function of motion predictability
Notice bibliographique
Résumé
Efficient information processing in ecological environments relies on spatial attention to selectively process relevant areas in the visual field. Attention has been shown to be biased ahead of simple, uniform target motion during smooth pursuit. However, real-world motion varies in predictability, and as such this study aimed to: a) determine how motion predictability affects attentional bias, b) characterize how visual attention adapts to changes in motion predictability, and c) implement a computational \nmodel of visual attention during motion tracking. \n \nTen high-performance team sport athletes (5 male, 5 female) and ten healthy, young adults (5 male, 5 female) visually tracked a target moving at varying predictability levels. A probe was flashed ahead or behind target motion (2° or 6°), and manual response times (MRT) to probes were collected to indicate attention level. To investigate the temporal dynamics of attentional bias, a second tracking task was performed where the target changed predictability levels mid-trial. The effects of group, motion predictability, and probe distance, time & location on MRT bias were examined. Finally, a state-space model (input: target motion, output: attentional bias) was trained and tested on the motion tracking and MRT data using a 5-fold cross-validation. \n \nMRT were significantly biased in athletes (distance=2°) and adults (distance=2°,6°) during predictable motion (p<0.01). There was no MRT bias for semi- and un-predictable motions. Furthermore, MRT bias took longer to accumulate, than it did to de-accumulate (p<0.01). Eye movements showed that catch-up saccades were larger (p<0.01) and more frequent (p<0.01) during unpredictable motion phases, and gradually reduced in size and frequency during sustained predictable motion. Cross-validation results demonstrated that the state-space model performance in predicting attentional bias had a mean absolute error of 18.6% (SD=0.04%). \n \nIn conclusion, the distribution of spatial attention during motion tracking is dependant on motion predictability, and the \naccumulation of bias ahead of target motion takes longer than de-accumulation. These results indicate a conservative attentional allocation scheme that introduces bias based on predicted future errors in motion extrapolation. The state-space model developed based on these experimental results may extend existing dynamic saliency frameworks to factor in the effects of motion tracking on spatial attention.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».