The contribution of motion detectors during multiple-object tracking
Notice bibliographique
Résumé
Motion perception, an essential skill for human beings, relies on two motion processing systems: a low-level system mediated by early direction-selective neurons known as motion detectors, and a high-level system that attentively tracks the position of objects. The current study aimed to investigate the contribution of motion detectors during multiple-object tracking through two experimental manipulations: reverse-phi and stroboscopic motion. By reversing the contrast polarity at each object displacement, reverse-phi inverses the direction response of motion detectors. By introducing a temporal gap between each displacement (i.e., object disappears briefly before reappearing at a new position), stroboscopic motion can weaken the contribution of motion detectors. Five young participants were asked to track and identify four balls among eight identical ones bouncing around within a virtual three-dimensional cube. The maximum speed threshold at which the 4 target balls were successfully tracked were determined under fourteen conditions: 2 contrast polarities (i.e., reversed or not) X 7 temporal gaps (i.e., 0, 17, 33, 50, 67, 83, or 100 msec). A significant interaction between contrast polarity and temporal gap on maximum speed threshold was found (F(6, 24)=9.194, p<.001). Post hoc analyses revealed that with temporal gaps of 0 and 17 msec, the maximum speed threshold was significantly lower when the contrast polarity of the balls was reversed compared to when it was not (p<.05). With longer temporal gaps, however, no significant difference was observed between the two contrast polarity conditions. The results suggest that motion detectors considerably contribute to multiple-object tracking when the temporal gaps between object displacements are short (<33 msec). But for longer temporal gaps, no considerable contribution of motion detectors was observed suggesting that multiple-object tracking relied mainly on the higher-level, attention-based motion processing system.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».