Bayesian integration of visual and vestibular signals for heading
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Self-motion through an environment involves a composite of signals such as visual and vestibular cues. Building upon previous results showing that visual and vestibular signals combine in a statistically optimal fashion, we investigated the relative weights of visual and vestibular cues during self-motion. This experiment was comprised of three experimental conditions: vestibular alone, visual alone (with four different standard heading values), and visual-vestibular combined. In the combined cue condition, inter-sensory conflicts were introduced (Δ = ±6° or ±10°). Participants performed a 2-interval forced choice task in all conditions and were asked to judge in which of the two intervals they moved more to the right. The cue-conflict condition revealed the relative weights associated with each modality. We found that even when there was a relatively large conflict between the visual and vestibular cues, participants exhibited a statistically optimal reduction in variance. On the other hand, we found that the pattern of results in the unimodal conditions did not predict the weights in the combined cue condition. Specifically, visual-vestibular cue combination was not predicted solely by the reliability of each cue, but rather more weight was given to the vestibular cue.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle