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Enregistrement W2071022079 · doi:10.1037/0096-1523.30.2.330

Cross-Modal Dynamic Capture: Congruency Effects in the Perception of Motion Across Sensory Modalities.

2004· article· en· W2071022079 sur OpenAlexaff
Salvador Soto‐Faraco, Charles Spence, Alan Kingstone

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionMotion (physics)Multisensory integrationStimulus modalityPsychologySensory systemModality (human–computer interaction)Motion perceptionCommunicationModalitiesCrossmodalCognitive psychologyAuditory perceptionVisual perceptionAudiologyComputer scienceComputer visionArtificial intelligenceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated multisensory interactions in the perception of auditory and visual motion. When auditory and visual apparent motion streams are presented concurrently in opposite directions, participants often fail to discriminate the direction of motion of the auditory stream, whereas perception of the visual stream is unaffected by the direction of auditory motion (Experiment 1). This asymmetry persists even when the perceived quality of apparent motion is equated for the 2 modalities (Experiment 2). Subsequently, it was found that this visual modulation of auditory motion is caused by an illusory reversal in the perceived direction of sounds (Experiment 3). This "dynamic capture" effect occurs over and above ventriloquism among static events (Experiments 4 and 5), and it generalizes to continuous motion displays (Experiment 6). These data are discussed in light of related multisensory phenomena and their support for a "modality appropriateness" interpretation of multisensory integration in motion perception.

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)0,011
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,384 · 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

Citations137
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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