Temporal processing of self-motion: modeling reaction times for rotations and translations
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we show that differences in reaction times (RT) to self-motion depend not only on the duration of the profile, but also on the actual time course of the acceleration. We previously proposed models that described direction discrimination thresholds for rotational and translational motions based on the dynamics of the vestibular sensory organs (otoliths and semi-circular canals). As these models have the potential to describe RT for different motion profiles (e.g., trapezoidal versus triangular acceleration profiles or varying profile durations), we validated these models by measuring RTs in human observers for a direction discrimination task using both translational and rotational motions varying in amplitude, duration and acceleration profile shape in a within-subjects design. In agreement with previous studies, amplitude and duration were found to affect RT, and importantly, we found an influence of the profile shape on RT. The models are able to fit the measured RTs with an accuracy of around 5 ms, and the best-fitting parameters are similar to those found from identifying the models based on threshold measurements. This confirms the validity of the modeling approach and links perceptual thresholds to RT. By establishing a link between vestibular thresholds for self-motion and RT, we show for the first time that RTs to purely inertial motion stimuli can be used as an alternative to threshold measurements for identifying self-motion perception models. This is advantageous, since RT tasks are less challenging for participants and make assessment of vestibular function less fatiguing. Further, our results provide strong evidence that the perceived timing of self-motion stimulation is largely influenced by the response dynamics of the vestibular sensory organs.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».