Contributions of vision, gravity, and the body during misestimations of orientation
Notice bibliographique
Résumé
When immersed in an upright (relative to them) visual scene, supine or prone viewers can experience a visual reorientation illusion (VRI) where they actually feel upright. When people report a VRI, visually-induced self-motion (vection) is enhanced (McManus & Harris, 2019 VSS). This might be due to 1) higher visual weightings in individuals who report a VRI compared to those who do not, or 2) a misinterpretation of the vestibular cue as motion instead of tilt or 3) a greater sensitivity to visual-vestibular conflict. Here we investigated the connection between VRIs and sensory weighting using virtual reality. Participant’s sensitivity to VRIs was measured over 1 minute where they continuously pressed a button if they perceived themselves as upright while lying supine (VRI) with an upright display. They were divided into VRI and non-VRI groups. The perceptual upright (PU) was then measured while sitting or lying on their side to obtain the weightings of vision, body, and gravity. Participants reported whether an ambiguous symbol in various orientations appeared as a “p” or “d” as the visual background orientation was varied. The PU was defined as midway between the orientations of maximum ambiguity and the weighting of each cue determined. The weightings of vision (mean difference= 6.22%, SE= 5.89, p=0.301) and body (mean difference= 4.45%, SE= 7.32, p=0.55) did not differ between the VRI and non-VRI groups, however the VRI group had a significantly higher weighting of gravity (mean difference= 10.67%, SE= 4.23, p=0.03). It appears that despite their reported orientation being more influenced by visual cues and enhanced vection, VRI-sensitive people’s perceptual upright is more influenced by gravity. This finding is counter to the conclusion by Howard and Hu (2001) who supposed that during a VRI participants must be ignoring the gravity vector and perhaps indicative of greater sensitivity to conflict.
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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 ».