Does sensory context influence audiovisual perception during goal-directed actions?
Notice bibliographique
Résumé
How sensory information is processed during goal directed reaches is affected by the modality of the target (Sober and Sabes, 2005). For example, when planning reaches to visual targets, visual information contributes more to the motor plan than proprioception. In contrast, proprioceptive information is weighted more for movements toward proprioceptive targets (e.g., body positions). These target modality-dependent weighting mechanisms influence movement errors, kinematics, and the cortical treatment of sensory information (Sarlegna and Sainburg 2007, Blouin et al., 2014); however, it is presently unknown if these processes have an effect on multisensory perception during action. Twelve participants performed reaching movements to a 30 cm target defined by either a light emitting diode (i.e., visual target) or the index fingertip of the non-reaching hand (i.e., proprioceptive target). Audiovisual stimuli known to induce illusions (Shams et al., 2000; Andersen et al., 2004) were presented at 0 ms, 100 ms, and 200 ms relative to movement onset. After each trial, participants reported the number of visual events they perceived. Similar to previous studies, for the visual target, it was found that participant's perception of visual events was better if the illusion was presented at 0 ms and 100 ms compared to the 200 ms. These time-points corresponded to high velocity portions of the limb movement (see: Tremblay and Nguyen 2010). In contrast, there was no significant modulation of audiovisual perception for reaches performed to proprioceptive targets. These results support the idea that context dependent multisensory processes influence audiovisual perception during action.Acknowledgments: NSERC, CAMPUS FRANCE
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».