Dichotomy in Biological Motion Perception: Pigeons Use Feet Local Motion to Determine Direction
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the visual processes underlying the detection of the motion of land animals, or biological motion. The ability to process the motion of other living beings has profound ecological implications in the wilderness and in our everyday life. Earlier models suggest that there are two distinct ways to process this information. One uses the shape of an entire figure and one uses the motion of one part of the body. In this experiment, we aim to study whether the local motion of the feet or the configuration of the body is used to determine the direction into which a figure is facing. We do this by training pigeons to discriminate facing direction of a stationary walking point‐light figure. Pigeons chose one of two walkers by pecking on a touch screen. Once the task was learned, catch trials of backwards walkers were introduced. This kind of display gives the pigeon opposing information about direction. While the shape of the walker tells them it is walking one way, the feet give the impression that it is moving in the other. Pigeons were successful in learning to discriminate directions and at the introduction of the catch trials, most birds used the local motion cue of the feet to determine direction. The results indicate that pigeons seem to being using the feet, rather than the shape of a figure, to process direction of movement. In conjunction with previous literature, this study suggests that there exists an innate “life detector” specialized for filtering the movement of the feet.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».