Future challenges for vection research: definitions, functional significance, measures, and neural bases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses four major challenges facing modern vection research. Challenge 1 (Defining Vection) outlines the different ways that vection has been defined in the literature and discusses their theoretical and experimental ramifications. The term vection is most often used to refer to visual illusions of self-motion induced in stationary observers (by moving, or simulating the motion of, the surrounding environment). However, vection is increasingly being used to also refer to non-visual illusions of self-motion, visually mediated self-motion perceptions, and even general subjective experiences (i.e., "feelings") of self-motion. The common thread in all of these definitions is the conscious subjective experience of self-motion. Thus, Challenge 2 (Significance of Vection) tackles the crucial issue of whether such conscious experiences actually serve functional roles during self-motion (e.g., in terms of controlling or guiding the self-motion). After more than 100 years of vection research there has been surprisingly little investigation into its functional significance. Challenge 3 (Vection Measures) discusses the difficulties with existing subjective self-report measures of vection (particularly in the context of contemporary research), and proposes several more objective measures of vection based on recent empirical findings. Finally, Challenge 4 (Neural Basis) reviews the recent neuroimaging literature examining the neural basis of vection and discusses the hurdles still facing these investigations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle