Allocentric coding of reach targets in naturalistic visual scenes
Notice bibliographique
Résumé
Goal-directed reaching movements rely on both egocentric and allocentric target representations. So far, it is widely unclear which factors determine the use of objects as allocentric cues for reaching. In a series of experiments we asked participants to encode object arrangements in a naturalistic visual scene presented either on a computer screen or in a virtual 3D environment. After a brief delay, a test scene reappeared with one object missing (= reach target) and other objects systematically shifted horizontally or in depth. After the test scene vanished, participants had to reach towards the remembered location of the missing target on a grey screen. On the basis of reaching errors, we quantified to which extend object shifts and thus, allocentric cues, influenced reaching behavior. We found that reaching errors systematically varied with horizontal object displacements, but only when the shifted objects were task-relevant, i.e. the shifted objects served as potential reach targets. This effect increased with the number of objects shifted in the scene and was more pronounced when the object shifts were spatially coherent. The results were similar for 2D and virtual 3D scenes. However, object shifts in depth led to a weaker and more variable influence on reaching and depended on the spatial distance of the reach target to the observer. Our results demonstrate that task relevance and image coherence are important, interacting factors which determine the integration of allocentric information for goal-directed reaching movements in naturalistic visual scenes. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».