Robust Differences in Time-to-Contact Estimation in Response to a Postural Manipulation
Notice bibliographique
Résumé
The classic time-to-contact literature is largely focused on the optic variables that guide human performance in interception tasks. While prior information (e.g., internalized knowledge on the effects of Earth gravity) has received some attention more recently, other types of non-visual factors have been largely disregarded. In this study, we therefore used a simple postural manipulation to investigate how vestibular and somatosensory cues might affect time-to-contact estimates. To this end, we immersed observers in a VR office environment, which provided strong structural cues on its orientation, and showed them targets travelling on parabolic trajectories in the fronto-parallel plane. These targets could travel at different horizontal and initial vertical speeds and disappeared at a random time in the second half of their motion. Participants then had to indicate by button press when these targets would have returned to their initial height. The trajectories could unfold either according to natural gravity or according to an inverted (i.e., upwards) gravity, and participants completed the experiment while standing upright and while lying supine. The virtual environment and stimulus were head-fixed, i.e., the virtual floor was always simulated at the observers’ feet. While we, unexpectedly, found no differences between natural and inverted gravity targets, we did observe a consistent overestimation (i.e., a later button press) of time-to-contact when lying supine in comparison to standing upright. While other studies relate reported postural differences in estimated time-to-contact to gravity (Baurès & Hecht, 2011,Perception 40, 674-681), our findings are unlikely due to an interaction with such Earth gravity prior. Rather, they suggest that non-visual cues can have a substantial impact on estimated time-to-contact even when they are uninformative with regards to the task at hand.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».