Human sensitivity to vertical self-motion
Notice bibliographique
Résumé
Perceiving vertical self-motion is crucial for maintaining balance as well as for controlling an aircraft. Whereas heave absolute thresholds have been exhaustively studied, little work has been done in investigating how vertical sensitivity depends on motion intensity (i.e., differential thresholds). Here we measure human sensitivity for 1-Hz sinusoidal accelerations for 10 participants in darkness. Absolute and differential thresholds are measured for upward and downward translations independently at 5 different peak amplitudes ranging from 0 to 2 m/s(2). Overall vertical differential thresholds are higher than horizontal differential thresholds found in the literature. Psychometric functions are fit in linear and logarithmic space, with goodness of fit being similar in both cases. Differential thresholds are higher for upward as compared to downward motion and increase with stimulus intensity following a trend best described by two power laws. The power laws' exponents of 0.60 and 0.42 for upward and downward motion, respectively, deviate from Weber's Law in that thresholds increase less than expected at high stimulus intensity. We speculate that increased sensitivity at high accelerations and greater sensitivity to downward than upward self-motion may reflect adaptations to avoid falling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».