Object speed perception during lateral visual self-motion
Notice bibliographique
Résumé
Judging object speed during observer self-motion requires disambiguating retinal stimulation from two sources: self-motion and object motion. According to the Flow Parsing hypothesis, observers estimate their own motion, then subtract the retinal corresponding motion from the total retinal stimulation and interpret the remaining stimulation as pertaining to object motion. Subtracting noisier self-motion information from retinal input should lead to a decrease in precision. Furthermore, when self-motion is only simulated visually, self-motion is likely to be underestimated, yielding an overestimation of target speed when target and observer move in opposite directions and an underestimation when they move in the same direction. We tested this hypothesis with a two-alternative forced-choice task in which participants judged which of two motions, presented in an immersive 3D environment, was faster. One motion interval contained a ball cloud whose speed was selected dynamically according to a PEST staircase, while the other contained one big target travelling laterally at a fixed speed. While viewing the big target, participants were either static or experienced visually simulated lateral self-motion in the same or opposite direction of the target. Participants were not significantly biased in either motion profile, and precision was only significantly lower when participants moved visually in the direction opposite to the target. We conclude that, when immersed in an ecologically valid 3D environment with rich self-motion cues, participants perceive an object's speed accurately at a small precision cost, even when self-motion is simulated only visually.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».