The role of cognitive factors and personality traits in the perception of illusory self-motion (vection)
Notice bibliographique
Résumé
Vection is a perceptual phenomenon that describes the visually induced subjective sensation of self-motion in the absence of physical motion. Previous research has discussed the potential involvement of top-down cognitive mechanisms on vection. Here, we quantified how cognitive manipulations such as contextual information (i.e., expectation) and plausibility (i.e., chair configuration) alter vection. We also explored how individual traits such as field dependence, depersonalization, anxiety, and social desirability might be related to vection. Fifty-one healthy adults were exposed to an optic flow stimulus that consisted of horizontally moving black-and-white bars presented on three adjacent monitors to generate circular vection. Participants were divided into three groups and given experimental instructions designed to induce either strong, weak, or no expectation with regard to the intensity of vection. In addition, the configuration of the chair (rotatable or fixed) was modified during the experiment. Vection onset time, duration, and intensity were recorded. Results showed that expectation altered vection intensity, but only when the chair was in the rotatable configuration. Positive correlations for vection measures with field dependence and depersonalization, but no sex-related effects were found. Our results show that vection can be altered by cognitive factors and that individual traits can affect the perception of vection, suggesting that vection is not a purely perceptual phenomenon, but can also be affected by top-down mechanisms.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».