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Enregistrement W2004212861 · doi:10.1167/12.3.4

The role of discrepant retinal motion during walking in the realignment of egocentric space

2012· article· en· W2004212861 sur OpenAlexaff
Tracey Herlihey, Simon K. Rushton

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésMotion (physics)PerceptionSensory systemObserver (physics)FreedmanVisual spacePsychologyComputer visionMotion perceptionComputer scienceRetinalSpace (punctuation)Cognitive psychologyArtificial intelligenceNeurosciencePhysicsMedicineOphthalmologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visually guided action relies on accurate perception of egocentric direction. Unfortunately, perceived direction easily becomes misaligned. How is this problem overcome? One theory (R. Held & S. J. Freedman, 1963) is that during self-movement the observer uses the relationship between anticipated and experienced sensory feedback as a source of information to maintain alignment. However, data supporting this theory is equivocal, and recent evidence appears contradictory. We reexamined the issue. We injected an error into perceived visual direction and then assessed realignment after a period of walking toward a target. We manipulated the sensory information available (presence of retinal motion, Experiment 1; presence of peripheral motion, Experiment 2) and found that as the amount of retinal motion was reduced (Experiments 1 and 2), realignment of perceived visual direction decreased. When we then (Experiment 3) removed the discrepancy between anticipated and experienced retinal motion, no realignment was observed. Our results provide evidence that a discrepancy between anticipated and experienced sensory feedback is an important source of information for the alignment of egocentric space, with retinal motion having a particular role in driving a realignment of perceived visual direction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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