Binocular contributions to motion detection and motion discrimination during locomotion
Notice bibliographique
Résumé
During locomotion, the visual system can factor out the motion component caused by observer locomotion from the complex target flow vector to obtain the world-relative target motion. This process, which has been termed flow parsing, is known to be incomplete, but viewing with both eyes could potentially aid in this task. Binocular disparity and binocular summation could both improve performance when viewing with both eyes. To separate the binocular disparity and binocular summation and analyse how they affect flow parsing, we tested detection and discrimination thresholds under three viewing conditions: stereoscopic, synoptic (binocular but without disparity) and monocular. Experiment 1 tested motion detection during simulated forward self-motion and when stationary. Experiment 2 and 3 tested motion discrimination in forward and backward self-motion and stationary conditions. We found that binocular disparity significantly improved detection thresholds and discrimination biases, at the cost of lower precision. Binocular summation only significantly improved detection thresholds when stationary. It did not significantly affect detection thresholds during locomotion, discrimination biases, or discrimination precisions. Our results indicated that both binocular summation and binocular disparity contribute to motion detection and motion discrimination, but they affect performance differently while stationary and during locomotion.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».