Failure to replicate the Aubert-Fleischl effect
Notice bibliographique
Résumé
For many years the accepted wisdom in vision science has been that humans tend to underestimate the speed of an object when they pursue it with their gaze in comparison to when they fixate a spot in the visual scene and the object moves across the retina, an effect that is referred to as the Aubert-Fleischl phenomenon. However, experiments on the Aubert-Fleischl effect have generally employed a target moving in front of a blank background. For objects moving in the real world, relative motion between the object and the background provides additional cues, potentially allowing the visual system to compensate for the Aubert-Fleischl phenomenon. To test this hypothesis, we asked 50 participants to compare the speed of a single sphere to the speed of a sphere-cloud in a two-interval forced-choice task while they either followed the single sphere with their gaze or kept their eyes on a fixation cross. Stimuli were presented in virtual reality and the sphere's movement could occur either in a completely black environment with no relative motion cues present, or against a visible, textured background behind the moving sphere. The probe sphere-cloud always moved in front of the same background as the target. We found no evidence for an Aubert-Fleischl effect, i.e., no evidence for an underestimation of speed during pursuit relative to fixation, in either of the environments. Our results challenge the prevailing notion that object speed is underestimated when the object is pursued versus when fixation is maintained and highlights the necessity to take into account characteristics of the visual scene when it comes to the Aubert-Fleischl effect.
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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 | 0,009 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».