Influence of head orientation and viewpoint oscillation on linear vection1
Notice bibliographique
Résumé
Sensory conflict theories predict that adding simulated viewpoint oscillation to self-motion displays should generate significant and sustained visual-vestibular conflict and reduce the likelihood of illusory self-motion (vection). However, research shows that viewpoint oscillation enhances vection in upright observers. This study examined whether the oscillation advantage for vection depends on head orientation with respect to gravity. Displays that simulated forward/backward self-motion with/without horizontal and vertical viewpoint oscillation were presented to observers in upright (seated and standing) and lying (supine, prone, and left side down) body postures. Viewpoint oscillation was found to enhance vection for all of the body postures tested. Vection also tended to be stronger in upright postures than in lying postures. Changing the orientation of the head with respect to gravity was expected to alter the degree/saliency of the sensory conflict, which may explain the overall posture-based differences in vection strength. However, this does not explain why the oscillation advantage for vection persisted for all postures. Thus, the current postural and oscillation based vection findings appear to be better explained by ecology: Upright postures and oscillating flow (that are the norm during self-motion) improved vection, whereas lying postures and smooth optic flows (which are less common) impaired vection.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».