MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210712346 · doi:10.2352/j.percept.imaging.2022.5.000404

The Ventriloquist Effect is not Consistently Affected by Stimulus Realism

2022· article· en· W4210712346 sur OpenAlexaff
Thirsa Huisman, Torsten Dau, Tobias Piechowiak, Ewen MacDonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Perceptual Imaging · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)RealismGazePsychologyCorrelationCognitive psychologyMathematicsArtVisual artsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite more than 60 years of research, it has remained uncertain if and how realism affects the ventriloquist effect. Here, a sound localization experiment was run using spatially disparate audio-visual stimuli. The visual stimuli were presented using virtual reality, allowing for easy manipulation of the degree of realism of the stimuli. Starting from stimuli commonly used in ventriloquist experiments, i.e., a light flash and noise burst, a new factor was added or changed in each condition to investigate the effect of movement and realism without confounding the effects of an increased temporal correlation of the audio-visual stimuli. First, a distractor task was introduced to ensure that participants fixated their eye gaze during the experiment. Next, movement was added to the visual stimuli while maintaining a similar temporal correlation between the stimuli. Finally, by changing the stimuli from the flash and noise stimuli to the visuals of a bouncing ball that made a matching impact sound, the effect of realism was assessed. No evidence for an effect of realism and movement of the stimuli was found, suggesting that, in simple scenarios, the ventriloquist effect might not be affected by stimulus realism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Perceptual ImagingMême sujetMultisensory perception and integrationTravaux en français237 207