Optic flow in the natural habitats of zebrafish supports spatial biases in visual self-motion estimation
Notice bibliographique
Résumé
Animals benefit from knowing if and how they are moving. Across the animal kingdom, sensory information in the form of optic flow over the visual field is used to estimate self-motion. However, different species exhibit strong spatial biases in how they use optic flow. Here, we show computationally that noisy natural environments favor visual systems that extract spatially biased samples of optic flow when estimating self-motion. The performance associated with these biases, however, depends on interactions between the environment and the animal's brain and behavior. Using the larval zebrafish as a model, we recorded natural optic flow associated with swimming trajectories in the animal's habitat with an omnidirectional camera mounted on a mechanical arm. An analysis of these flow fields suggests that lateral regions of the lower visual field are most informative about swimming speed. This pattern is consistent with the recent findings that zebrafish optomotor responses are preferentially driven by optic flow in the lateral lower visual field, which we extend with behavioral results from a high-resolution spherical arena. Spatial biases in optic-flow sampling are likely pervasive because they are an effective strategy for determining self-motion in noisy natural environments.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».