A collection of stationary objects flashed periodically produce depth perception under ordinary viewing conditions
Notice bibliographique
Résumé
We discovered that stationary objects flashed periodically produce depth perception under ordinary viewing conditions. We believe that small involuntary eye movements (Ko, Snodderly & Poletti, 2016) induce apparent motions of magnitudes proportional to the flash periods (for a similar proposal, see Gosselin & Faghel-Soubeyrand, 2017) and that these apparent motions are interpreted by the brain as a form of parallax that results normally from microscopic head movements (Aytekin & Rucci, 2012). Here, we tested a somewhat counterintuitive prediction of this hypothesis: perceived depth should increase linearly with viewing distance. Eight observers were shown, on an Asus VG278HR at a refresh rate of 120 Hz, a stimulus made of 200 white discs distributed randomly on a black background spanning 10 x 10 cm. Each disc flashed with one of 13 periods evenly spread between 8.33 ms and 108.33 ms; the period was chosen to be inversely proportional to the value of a depth map at the disc location. The depth map represented the thick vertices of a cube. All observers reported seeing clearly this volumetric shape during the experiment. Participants viewed the stimulus binocularly, sitting comfortably in a chair at distances of 45, 70, 95, 120, 145 and 170 cm, three times. On every trial, they were asked to move their chair at a randomly selected viewing distance indicated on the computer monitor. Viewing distances were marked on the floor with stripes of photoluminescent tape. When ready, subjects pressed on the computer mouse button to initiate the presentation of the stimulus for 2 s. Finally, they were instructed to estimate the perceived depth in the stimulus by adjusting the length of a horizontal line drawn on the computer monitor with the computer mouse. As expected, we found a strong positive linear relationship between viewing distances and mean depth estimations (r=0.9585, p=0.0025).
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».