Notice bibliographique
Résumé
The perception of self-motion can be induced or enhanced by exposure to visual stimuli such as optic flow. It has also been shown that consistent stereoscopic information enhances visually-induced self-motion perception (vection). Conversely, does vection affect the observer’s ability to parse the flow? And if so, how does it interact with binocular stereopsis? To investigate, we presented participants a scene including a target, a fixation cross, floor, ceiling, and pillars to provide optic flow using a wide-field, stereoscopic, immersive display. Participants virtually moved forward or backward at 1.4 m/s, either while continuously viewing the scene to produce vection or when it was only displayed during the 500 ms trial (the no-vection condition). The target was presented initially at eye level, and moved obliquely upward in a sagittal-parallel plane. The target’s velocity in depth was adjusted by adaptive staircases to obtain the bias and sensitivity. The task was to indicate whether the target moved obliquely forward or backward in the scene. The stimuli were presented in three viewing conditions: stereoscopic condition, synoptic condition, and monocular condition, to explore the possible interaction between vection and stereoscopic information. While all participants verbally reported that they experienced more vection with the vection condition, the result showed that the bias was slightly but significantly (F(1,127)=5.0217, p<.027) higher with vection (1.279 m/s) than without vection (1.219 m/s). This means vection did not help on reducing the flow parsing bias. Furthermore, we did not find any significant interaction effect between vection conditions and viewing conditions.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».