Modeling direction discrimination thresholds for yaw rotations around an earth-vertical axis for arbitrary motion profiles
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the dynamics of vestibular perception is important, for example, for improving the realism of motion simulation and virtual reality environments or for diagnosing patients suffering from vestibular problems. Previous research has found a dependence of direction discrimination thresholds for rotational motions on the period length (inverse frequency) of a transient (single cycle) sinusoidal acceleration stimulus. However, self-motion is seldom purely sinusoidal, and up to now, no models have been proposed that take into account non-sinusoidal stimuli for rotational motions. In this work, the influence of both the period length and the specific time course of an inertial stimulus is investigated. Thresholds for three acceleration profile shapes (triangular, sinusoidal, and trapezoidal) were measured for three period lengths (0.3, 1.4, and 6.7 s) in ten participants. A two-alternative forced-choice discrimination task was used where participants had to judge if a yaw rotation around an earth-vertical axis was leftward or rightward. The peak velocity of the stimulus was varied, and the threshold was defined as the stimulus yielding 75 % correct answers. In accordance with previous research, thresholds decreased with shortening period length (from ~2 deg/s for 6.7 s to ~0.8 deg/s for 0.3 s). The peak velocity was the determining factor for discrimination: Different profiles with the same period length have similar velocity thresholds. These measurements were used to fit a novel model based on a description of the firing rate of semi-circular canal neurons. In accordance with previous research, the estimates of the model parameters suggest that velocity storage does not influence perceptual thresholds.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».