Another look at binocular vision: Contribution to online control processes.
Notice bibliographique
Résumé
Ample research has investigated the advantage of binocular over monocular vision. In this study, we aimed to better understand the use of monocular vs. binocular visual feedback for the control of on-going upper-limb reaching movements. If binocular cues (e.g., binocular disparity) contribute to such online control processes, then participants should exhibit wider endpoint distributions when performing with one vs. two eyes. Twelve right-eye and right-hand dominant individuals performed reaching movements (30 cm) with counterbalanced presentation of monocular dominant, monocular non-dominant and binocular vision conditions. We analysed movement endpoint accuracy and precision. As anticipated, participants exhibited wider endpoint distributions in the primary movement axis, with both monocular conditions compared to the binocular condition. In addition, we performed contrasts between limb position at 25%, 50% and 75% of movement time and limb position at movement end. Such correlational analyses presumably reflect the extent to which movements are corrected between movement onset and offset (e.g., Heath, 2005). Further, analysis of the Fisher-z transformed R values showed that participants exhibited more stereotyped (i.e., less controlled) trajectories in the monocular dominant condition compared to the binocular vision condition. The contrast between monocular non-dominant and binocular vision failed to reach significance. These results provide evidence that individuals employ binocular cues (e.g., binocular disparity) to implement online trajectory amendments while vision with the dominant eye vs. the non-dominant eye contribute differently to the control of on-going movements. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».