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Enregistrement W2924887377 · doi:10.3390/vision3020013

The A-Effect and Global Motion

2019· article· en· W2924887377 sur OpenAlexafffund
Pearl S. Guterman, Robert S. Allison

Notice bibliographique

RevueVision · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésTilt (camera)ClockwiseMotion (physics)Orientation (vector space)PhysicsComputer visionMotion perceptionLine (geometry)Linear motionPsychologyArtificial intelligenceOpticsRotation (mathematics)Computer scienceGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the head is tilted, an objectively vertical line viewed in isolation is typically perceived as tilted. We explored whether this shift also occurs when viewing global motion displays perceived as either object-motion or self-motion. Observers stood and lay left side down while viewing (1) a static line, (2) a random-dot display of 2-D (planar) motion or (3) a random-dot display of 3-D (volumetric) global motion. On each trial, the line orientation or motion direction were tilted from the gravitational vertical and observers indicated whether the tilt was clockwise or counter-clockwise from the perceived vertical. Psychometric functions were fit to the data and shifts in the point of subjective verticality (PSV) were measured. When the whole body was tilted, the perceived tilt of both a static line and the direction of optic flow were biased in the direction of the body tilt, demonstrating the so-called A-effect. However, we found significantly larger shifts for the static line than volumetric global motion as well as larger shifts for volumetric displays than planar displays. The A-effect was larger when the motion was experienced as self-motion compared to when it was experienced as object-motion. Discrimination thresholds were also more precise in the self-motion compared to object-motion conditions. Different magnitude A-effects for the line and motion conditions-and for object and self-motion-may be due to differences in combining of idiotropic (body) and vestibular signals, particularly so in the case of vection which occurs despite visual-vestibular conflict.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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