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Enregistrement W2093093352 · doi:10.1167/3.9.638

Multi-sensory contributions to the perception of up: Evidence from illumination judgements

2010· article· en· W2093093352 sur OpenAlexaff
H. L. Jenkin, R. Dyde, Jim Zacher, Michael Jenkin, Landon Harris

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptOrientation (vector space)PerceptionPsychologySensory cueStimulus (psychology)Computer visionCommunicationArtificial intelligencePhysicsMathematicsGeometryComputer scienceCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are many definitions of ‘up’. Body orientation, gravity and vision each provide their own estimate but they are normally combined into a single percept. Often the cues coincide, as when standing in a well-lit environment. But what happens when they disagree? Does one dominate? Or do they all contribute to an average? We examined the contribution of body orientation, gravity and visual cues on ‘up’ perception when these cues were not in agreement. The perception of 3D shape from 2D shading served as an indirect measure of the perception of ‘up’, as light is normally assumed to come from above in the absence of illumination cues. Observers were (i) sitting upright in an upright room, (ii) lying on their side in an upright room, (iii) sitting upright in a room tilted 90 , or (iv) lying in a tilted room. Stimuli were shown on a grey laptop screen arranged with the keyboard in the normal configuration relative to the body and that was surrounded by a clearly visible room. Each stimulus was a 2D disc shaded from black to white. Each trial started with the disc's shading axis randomly aligned. Observers rotated the disc until it appeared ‘most convex’. The pattern of responses indicated that the perceived direction of ‘up’ is influenced by the direction of gravity, the orientation of the body and the orientation of the visual frame. The judgements were modelled as a weighted sum of vectors corresponding to the orientations of the body, gravity and the surrounding visual polarity. These data illustrate how the brain can resolve a common dilemma: how to deal with many sources providing normally redundant information about a single parameter. Knowing the relative weighting of these factors may be helpful in predicting performance on other related tasks, such as balancing, orienting or navigating in normal or unusual environments.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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