Biological motion targets have to be further away in virtual space for older versus younger adults to maintain good performance
Notice bibliographique
Résumé
Human ability to perceive biological motion pattern is well established. Furthermore, it has been shown that older observers can be quite efficient at detecting biological motion. Recently, Legault & Faubert (VSS 2008) showed that young adult biological motion perception is influenced by distance in virtual space. Observers obtained good performance when a 1.8 meter biological motion target was located 1 meter or further but performances decreased dramatically at the shorter distance (less than a meter). The purpose of the present study was to determine if there is a difference between younger and older adult's performances when biological motion patterns are presented at different distances in virtual space. To create our setup, we used a full immersive virtual reality environment (CAVE), giving the observers an immersive 3D experience. We used a biological motion pattern composed of 13 dots, walking left or right on a treadmill. The size of the walker was 1.80 meters and it was shown at virtual distances from the observer of 0.50, 1, 2, 4 and 16 meters. The observer's task was to identify the walker's direction (left or right) in upright and inverted conditions. The walker was presented in a scrambled mask which was generated by randomly selecting dots with biological motion patterns and repositioning them in 3D space. Threshold mask density was determined using an adaptive staircase procedure. The results showed that older adults are influence by distance and that their performance begins to decrease at a distance of 4 meters, compared to young adults who perform well down to a distance of 1 meter. In other words, biological motion detection in noise, in upright and inverted conditions, depends on how far the walker is positioned in 3D virtual space and the critical distance where biological motion judgements break down highly depends on observer age.
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 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».