Asymmetrical representation of body orientation
Notice bibliographique
Résumé
The perceived orientation of objects, gravity, and the body are biased to the left. Whether this leftward bias is attributable to biases in sensing or processing vestibular, visual, and body sense cues has never been assessed directly. The orientation in which characters are most easily recognized--the perceived upright (PU)--can be well predicted from a weighted vector sum of these sensory cues. A simple form of this model assumes that the directions of the contributing inputs are coded accurately and as a consequence participants tilted left- or right-side-down relative to gravity should exhibit mirror symmetric patterns of responses. If a left/right asymmetry were present then varying these sensory cues could be used to assess in which sensory modality or modalities a PU bias may have arisen. Participants completed the Oriented Character Recognition Test (OCHART) while manipulating body posture and visual orientation cues relative to gravity. The response patterns showed systematic differences depending on which side they were tilted. An asymmetry of the PU was found to be best modeled by adding a leftward bias of 5.6° to the perceived orientation of the body relative to its actual orientation relative to the head. The asymmetry in the effect of body orientation is reminiscent of the body-defined left-leaning asymmetry in the perceived direction of light coming from above and reports that people tend to adopt a right-leaning posture.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».