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Enregistrement W1982291853 · doi:10.1167/9.8.1122

Eyes or head: Which has the greatest effect on steering control?

2010· article· en· W1982291853 sur OpenAlexaff
Matteo Cinelli, William H. Warren

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead (geology)Physical medicine and rehabilitationPsychologyOptometryComputer scienceMedicineBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Do walkers follow their eyes or their heads? Our previous studies of goal-directed walking found that an active head turn toward a target light produced a small path deviation (4%, ~6cm) in the direction of the head turn. In contrast, an active head turn in response to a verbal cue produced a comparable deviation in the opposite direction. The former result appears to be due to attentional capture, whereas the latter may reflect a compensatory mechanism. Here we ask whether path deviations depend on the head turn, a gaze shift, or both together, and we record eye movements. To dissociate the head and eyes, we tested the following conditions during goal-directed walking: (a) active head turn towards a target light, with free eyes; (b) active head turn in response to a verbal command, with free eyes; (c) active head turn in response to a verbal command, while maintaining fixation on the locomotor goal; (d) saccade in response to a verbal command, while keeping the head facing the locomotor goal; and (e) active head turn and gaze shift in response to a verbal command. Eye movements were recorded with an ASL MobileEye tracker, and head and body movements with an Optotrak. There were three main results. First, the largest path deviation was again produced by an active head turn in the direction of a target light, with gaze free (~8cm). Second, an active head turn in response to a verbal command produced similar deviations opposite the head with or without an accompanying gaze shift. Third, an active gaze shift without an accompanying head turn did not yield any path deviations. These findings suggest that small path deviations may be due to head turns, not gaze shifts, and are largest when driven by attentional capture.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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