Augmented feedback influences upper limb reaching movement times but does not explain violations of Fitts' Law
Notice bibliographique
Résumé
Fitts' (1954) classic theorem asserts that the movement time (MT) of voluntary reaches is determined by amplitude and width requirements (i.e., index of difficulty: ID). Actions associated with equivalent IDs should elicit equivalent MTs regardless of the amplitude and/ or width requirements. However, contemporary research has reported that amplitude-based contributions to IDs yield larger increases in MTs than width-based contributions. This discrepancy may relate to the presence of augmented terminal feedback in Fitts' original research, which has not been provided in more recent investigations (e.g., Heath et al., 2011). To address this issue, participants performed reaching movements during two sessions wherein feedback regarding terminal accuracy was either provided or withheld. It was hypothesized that the absence of augmented terminal feedback would result in a stereotyped performance across target widths and explain the violation of Fitts' theorem. Yet, the results revealed distinct influences of amplitude- and width-based manipulations on MT, which also persisted across feedback conditions. This finding supports the assertion that the unitary nature of Fitts' theorem does not account for a continuous range of movement amplitudes and target widths. A secondary analysis was competed in an attempt to further investigate the violation of Fitts' Law. Based on error rates, participants were segregated into accuracy- and speed-prone groups. Additionally, target's IDs were recalculated based on each participant's performance using the effective target width (i.e., IDWe) instead of the nominal target width. When using MT data from the accuracy-prone group with this IDWe, the aforementioned violation was alleviated. Overall, augmented terminal feedback did not explain the violation of Fitts' theorem, although one should consider using the effective target width and participant's strategy in future investigations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».