Egocentric distance estimation requires eye-head position signals
Notice bibliographique
Résumé
In order to successfully reach to an object presented in the visual field, the brain must reconstruct the egocentric spatial location of this object from available retinal and extraretinal information. The retinal images from both eyes are merged to provide a unique (cyclopean) representation of object direction. Retinal disparity between eyes provides information about the object's distance from the cyclopean eye. The complex geometry of eye-in-head and head-on-body rotations suggests that retinal disparity information of a reach target may not be invariant with regards to gaze (cyclopean eye-in-space) direction. Here, we developed a 3-dimensional (3D) binocular model that incorporates the complete geometry of eye and head rotational positions. We show that different eye-head orientations produce distinct retinal disparities so that, given a target viewed at fixed retinal disparity and cyclopean retinal location, the brain cannot reconstruct target distance without knowledge of eye and head positions. Thus, extraretinal eye and head positions are needed, in addition to retinal disparity and vergence signals, to compute an estimate of distance. This represents the first theoretical evidence showing that the depth component of a desired reach can be accurately computed only if the brain takes into account the linkage geometry of the eye and head. This calculation thus requires a complete 3D visuo-motor reference frame transformation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».