Effect of gain adaptation on postural sway
Notice bibliographique
Résumé
In virtual reality (VR) environments, our movements often differ from those in the equivalent physical world. One common discrepancy is visual gain which is a scaling difference between visual and kinesthetic motion. Previous studies have shown that observers reliably perceived the point of subjective stationarity (PSS) in a gain discrimination task during active self-motion. However, the PSS did not shift following prolonged adaptation to non-unity gain. Here we asked whether postural response adapts to gain manipulations. Three adaptation gains were tested in separate, counterbalanced blocks. Each block consisted of a 10-minute initial adaptation, followed by four test segments interleaved with three 2-minute top-up adaptation periods. During adaptation observers were immersed in a virtual room and continuously walked to grab objects and align them with corresponding markers at other locations. Their virtual motion was scaled by 0.67, 1 or 2 times their physical motion. During testing, quiet stance postural sway was recorded while the surrounding environment oscillated sinusoidally at 0.2 Hz over a peak-to-peak distance of 0.5 m, in either the front-back (N=18) or the left-right (N=14) direction. To isolate the visual perturbation effects, we also included a ‘stimulus absent’ condition in which observers viewed a dark HMD screen. Prior to starting, 60 seconds of baseline postural sway data was collected for both visual stimulus present and absent conditions. Results showed that postural sway in dark was larger after adaptation to a gain of 2 (in either motion direction). Further, power analysis at 0.2 Hz suggested that visually-elicited synchronous postural sway was larger under both non-unity gains along the front-back direction, suggesting that gain manipulations resulted in destabilization. Collectively these experiments suggest that gain manipulations produce adaptation in postural responses, while perceived stability does not shift. This dissociation suggests that postural recalibration to gain adaptation operates independently of perceptual mechanisms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».