Vection Latency Is Reduced by Bone-Conducted Vibration and Noisy Galvanic Vestibular Stimulation
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
Studies of the illusory sense of self-motion elicited by a moving visual surround (‘vection’) have revealed key insights about how sensory information is integrated. Vection usually occurs after a delay of several seconds following visual motion onset, whereas self-motion in the natural environment is perceived immediately. It has been suggested that this latency relates to the sensory mismatch between visual and vestibular signals at motion onset. Here, we tested three techniques with the potential to reduce sensory mismatch in order to shorten vection onset latency: noisy galvanic vestibular stimulation (GVS) and bone conducted vibration (BCV) at the mastoid processes, and body vibration applied to the lower back. In Experiment 1, we examined vection latency for wide field visual rotations about the roll axis and applied a burst of stimulation at the start of visual motion. Both GVS and BCV reduced vection latency by two seconds compared to the control condition, whereas body vibration had no effect on latency. In Experiment 2, the visual stimulus rotated about the pitch, roll, or yaw axis and we found a similar facilitation of vection by both BCV and GVS in each case. In a control experiment, we confirmed that air-conducted sound administered through headphones was not sufficient to reduce vection onset latency. Together the results suggest that noisy vestibular stimulation facilitates vection, likely due to an upweighting of visual information caused by a reduction in vestibular sensory reliability.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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