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Enregistrement W2043763178 · doi:10.1167/7.9.848

Size judgments of looming targets: Effect of speed, location and the utilization of eye movements

2010· article· en· W2043763178 sur OpenAlexaff
Raiju J. Babu, Susan J. Leat, Elizabeth L. Irving

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoomingEye movementStimulus (psychology)PsychologyComputer scienceArtificial intelligenceCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Judging the size of looming objects is important in many daily activities including driving and sports. The aim of the current experiment was to investigate the effect of speed, location, and the use of eye movements, in judging the size of looming targets. Methods: Ten participants (mean age 27.7 ±4) observed a looming target (a vertical bar that appears to come towards the observer) projected on a screen, at a distance of 2m. Participants clicked a button when the size of the looming target matched a previously shown target. Responses for looming targets at five speeds were obtained in random order from one of the following: a central location (0 deg), a series of peripheral locations (−20,−10, 10 and 20 degrees) while fixating a central location or the same peripheral locations but with eye movements toward the looming targets. Eye movements were recorded with a video-based eye tracker. The effect of speed, target location and the use of eye movements on size match estimates was determined using a mixed design four factor ANOVA. A Tukey's post hoc was used for pair-wise comparisons. Results: Higher speeds resulted in larger size match estimates for all target locations (F[4,4935]=20.73; p[[lt]]0.01).The slope of subjects responses (in size) was significantly different from the rate of stimulus change. A size match main effect was found between central and peripheral locations both with and without eye movements (F[4,4935]=25.23; p[[lt]]0.01).The interaction between target location and speed was not significant (F[8,5485]=0.19; p[[gt]]0.05). Conclusions: Looming speed and target location affect the ability to estimate the size of objects. Size judgments are generally seen to be overestimated but not with a constant reaction time. Location differences in responses cannot be explained by the differences in retinal motion cues as similar results were obtained with eye movements.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2010
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