Eyes or head: Which has the greatest effect on steering control?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».