Cue weighting and vestibular mediation of temporal dynamics in sound localization via head rotation
Notice bibliographique
Résumé
Our studies have quantified the salience and weighting of dynamic acoustic cues in sound localization via head rotation. Results support three key findings: 1) low-frequency interaural time-difference (ITD) is the dominant dynamic binaural difference cue; 2) dynamic cues dominate front/rear localization only when spectral cues are unavailable; and 3) the temporal dynamics of dynamic cue processing are particular to auditory-vestibular integration. ITD dominance is shown indirectly in findings that head movements are highly effective for localizing low-frequency targets but not narrow-band high-frequency targets. Direct evidence comes from manipulation of dynamic binaural cues in spherical-head simulations lacking spectral cues. If the stimulus provides access to dominant high-frequency spectral cues, location illusions involving head-coupled source motion fail. For low-frequency targets, localization performance improves with increasing head-turn angle, but decreases with increasing velocity such that performance depends primarily on stimulus duration; ~100 ms being required for accurate front/back localization. That duration threshold only applies in dynamic localization tasks, and not in auditory-only tasks involving similar stimuli. Correct spatial interpretation of dynamic acoustic cues appears to require vestibular information about head motion, thus the temporal threshold is likely a property of vestibular-auditory integration.
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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 | 0,003 |
| 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 ».