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Enregistrement W1566082132 · doi:10.3389/fpsyg.2015.00800

Augmented feedback influences upper limb reaching movement times but does not explain violations of Fitts' Law

2015· article· en· W1566082132 sur OpenAlexafffund
John de Grosbois, Matthew Heath, Luc Tremblay

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésFitts's lawAmplitudePsychologyMovement (music)AssertionCognitive psychologyCommunicationMathematicsComputer sciencePhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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