Audio-Visual Integration in 3D Space Near the Body
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has investigated variations in the effectiveness of audio-visual (AV) integration dependent on location relative to the observer, with inconsistent results. Here, we examine AV interactions in the 3D space around an observer and address six factors that may contribute to these inconsistencies. Using a redundant-targets-effect paradigm in virtual reality, we conducted speeded detection and localization tasks to randomly intermixed auditory, visual and audio-visual stimuli presented in near or far, left or right regions of space around an observer. We varied stimulus characteristics to control for distance-related magnitude variations, examined static and looming stimuli, and analysed response times, multisensory benefits, and race model violations across conditions. Our findings reveal location-related effects on AV integration for looming but not stationary stimuli. Specifically, we observed near-space enhancement for AV looming stimuli for participants' sensory-motor responses and a left/near space enhancement for the multisensory benefit. Our method of intermixing stimulus locations and magnitude adjustments to control for inverse effectiveness was critical for demonstrating these effects. Task goals modified outcomes in complex ways. These results provide new insights into AV integration in 3D space, extend previous findings and highlight the importance and limitations of methodological factors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».