Evidence against an ecological explanation of the jitter advantage for vection
Notice bibliographique
Résumé
Visual-vestibular conflicts have been traditionally used to explain both perceptions of self-motion and experiences of motion sickness. However, sensory conflict theories have been challenged by findings that adding simulated viewpoint jitter to inducing displays enhances (rather than reduces or destroys) visual illusions of self-motion experienced by stationary observers. One possible explanation of this jitter advantage for vection is that jittering optic flows are more ecological than smooth displays. Despite the intuitive appeal of this idea, it has proven difficult to test. Here we compared subjective experiences generated by jittering and smooth radial flows when observers were exposed to either visual-only or multisensory self-motion stimulations. The display jitter (if present) was generated in real-time by updating the virtual computer-graphics camera position to match the observer's tracked head motions when treadmill walking or walking in place, or was a playback of these head motions when standing still. As expected, the (more naturalistic) treadmill walking and the (less naturalistic) walking in place were found to generate very different physical head jitters. However, contrary to the ecological account of the phenomenon, playbacks of treadmill walking and walking in place display jitter both enhanced visually induced illusions of self-motion to a similar degree (compared to smooth displays).
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».