Studying the Processing of Multimodal Brief Temporal Intervals with an Equisection (Bisection) Task
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have investigated the influence of auditory and visual sensory modalities on the variability and perceived duration of brief time intervals. However, few studies have investigated this influence when the two intervals to be discriminated share the same stimulus, and none of these have included the tactile modality. The aim of the present study was to investigate, in multimodal conditions, the capability to discriminate two adjacent intervals, using an equisection and adjustment method. Participants had to adjust the second of three brief successive signals marking two empty intervals until they were subjectively perceived as equal. The experiment included nine modality conditions and intervals between Markers 1 and 3 lasted 0.5, 1, 1.5, or 2 s (four standard conditions). The results show that the adjustment is better (lower variability) with three auditory (A) than with three visual (V) or tactile (T) markers, and these three conditions are better than when Marker 2 differs from Markers 1 and 3 (all intermodal conditions). Differences also emerged in the perceived duration of intermodal conditions. In TVT and VTV conditions, intervals marked by a tactile-visual (TV) sequence are perceived as longer than VT intervals, and in AVA and VAV conditions AV intervals are perceived as longer than VA intervals. Finally, AT intervals are perceived as longer than TA intervals, but only in the short standard conditions. In addition to replicating the classical variability increase when short intermodal intervals are used, the study shows the influence on perceived duration of the speed of processing of a visual signal.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».