Combining visual and haptic cues when judging a rod’s verticality
Notice bibliographique
Résumé
The Subjective Visual (SVV) and Haptic (SHV) Vertical indicate the perceived direction of gravity. Previous methods have relied on participants adjusting a rod manually, potentially introducing movement-related confounds. Here we used robust psychophysical techniques to directly compare the SVV, SHV, and a novel multimodal paradigm. Participants judged if a probe rod (30.5 cm long, 0.9 cm diameter) was tilted to the right (clockwise) or left (counterclockwise) with respect to gravity, during whole-body tilt 30° leftwards in the roll plane. A motor set the orientation of the rod; tested orientations were chosen using a PSI adaptive staircase optimized to estimate the reliability of each judgment. For SVV, the central 5 cm of the rod was illuminated and viewed through a diffusing screen that reduced the reliability of judgments to a level comparable to SHV judgments. For SHV, participants explored the rod by touch. In a third, multimodal condition, participants used both visual and haptic cues simultaneously. The standard deviations of the SVV, SHV and multimodal estimates were 3.9° ± 0.2°, 5.5° ± 0.9°, and 2.9° ± 0.2° respectively. Across subjects, the variability and orientation of combined-cue estimates were consistent with the maximum likelihood estimate model. We conclude that, as when comparing haptic and visual information for shape (Ernst and Banks, 2002), perceived orientation also results from optimal combination of available cues and that this estimate is available for making cross-modal judgements with the perceived direction of gravity.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».