Motion Prediction is Biased by Visually Simulated Self-Motion
Notice bibliographique
Résumé
We have recently shown that the perceived speed of a moving object is systematically biased when the observer experiences visually induced self-motion while judging its speed. Here, we investigated how visual self-motion affects our ability to predict the future motion of a moving object. In accordance with previous results showing an overestimation of perceived speed when observer and object move in opposite directions [1], we expected participants to underestimate the time it took an object to move a certain distance. To this end, we immersed participants in a virtual 3D environment. They were shown a large ball flying laterally (at 4, 5 or 6m/s, 10m in front of the observer) towards an earth-stationary target rectangle. The ball disappeared after 0.5s and participants had to indicate by button press when they thought it would have reached the target rectangle. While the ball was visible, participants were exposed to visually simulated lateral self-motion (at a mean speed of 3.6m/s) in the same or opposite direction as the moving ball, or they could be static. We found that participants generally underestimated how long it would take the ball to reach the target rectangle when they moved in the direction opposite to that of the ball and thus pressed the button too early, in line with our prediction. We further discuss results for self-motion in the same direction as the object and differences in precision between the self-motion conditions. These results suggest that biases in speed perception can translate to predictions about the future trajectory of the object, an interaction that should be taken into account when establish models of interception for dynamic observers in complex environments. [1] Jörges & Harris (2021). Atten Percept Psychophys DOI: 10.3758/s13414-021-02411-0
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 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 | 0,001 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».