Unconfounding the time to passage, direction of motion and rotation rate of an approaching object: Different early visual processing in expert baseball players and nonplayers
Notice bibliographique
Résumé
Observers were presented with a set of 216 simulated approaching textured baseballs in random order. Each had a different combination of time to passage (TTP), direction of motion in depth (dMID), and rate of ball rotation (RR). When required to discriminate TTP, dMID and RR in separate blocks (Expt 1), observers could not discriminate dMID independently of variations in TTP but instead showed a bias towards perceiving objects approaching on a trajectory close to the nose as having a shorter TTP than objects approaching on a trajectory that would miss the face. Judgments of dMID were affected by variations in RR and rotation direction: for simulated overspin the (i.e. the top of the ball spins towards the observer) perceived ball trajectory was biased towards the ground whereas for simulated underspin the perceived ball trajectory was biased towards the sky. RR could be discriminated independently of both TTP and dMID. When required to make all three of these judgments simultaneously on each trial (Expt. 2) discrimination thresholds were not significantly different from those found in Expt. 1. Judgments by expert (college) baseball players (Expt. 3) showed an interaction between TTP and RR (balls with overspin were judged to have a longer TTP) that was not found for non-players. We conclude that information about TTP, dMID and RR are processed in parallel but not completely independently within the human visual system and that the degree of independence can be influenced by sports experience.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».