Notice bibliographique
Résumé
Advances in virtual reality (VR) technology have provided a wealth of valuable new approaches to vision researchers. VR offers a critical new depth cue, active motion parallax, that provides the observer with a location in the virtual scene that behaves like true locations do: It changes in predictable ways as the observer moves. The contingency between observer motion and visual stimulation is critical and technically challenging and makes coding VR experiments from scratch impractical. Therefore, researchers typically use software such as Unity game engine to create and edit virtual scenes. However, Unity lacks built-in tools for controlling experiments, and existing third-party add-ins require substantial scripting and coding knowledge to design even the simplest of experiments, especially for multifactorial designs. Here, we describe a new free and open-source tool called the BiomotionLab Toolkit for Unity Experiments (bmlTUX). Unlike existing tools, our toolkit provides a graphical interface for configuring factorial experimental designs and turning them into executable experiments. New experiments work “out-of-the-box” and can be created with fewer than twenty lines of code. The toolkit can automatically handle the combinatorics of both random and counterbalanced factors, mixed designs with within- and between-subject factors, and blocking, repetition, and randomization of trial order. A well-defined API makes it easy for users to interface their custom-developed stimulus generation with the toolkit. Experiments can store multiple configurations that can be swapped with a drag-and-drop interface. During runtime, the experimenter can interactively control the flow of trials and monitor the progression of the experiment. Despite its simplicity, bmlTUX remains highly flexible and customizable, catering to both novice and advanced coders. The toolkit simplifies the process of getting experiments up and running quickly without the hassle of complicated scripting.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».