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Enregistrement W15753022 · doi:10.1167/7.9.566

[sans titre]

2010· article· en· W15753022 sur OpenAlexaff
Craig S. Chapman, Melvyn A. Goodale

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkspaceObstacleComputer visionComputer scienceArtificial intelligenceObstacle avoidanceProcess (computing)Object (grammar)Visual agnosiaHorizontal and verticalCommunicationPsychologyMathematicsGeometryNeuroscienceGeographyRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When reaching to objects, our hand and arm rarely collide with non-target objects, even if our workspace is cluttered. The simplicity of these actions hides what must be a relatively sophisticated obstacle avoidance system. Recent studies on patients with optic ataxia and visual form agnosia have demonstrated that obstacle avoidance is an automatic process, likely governed by the dorsal stream (Schindler et al., 2004, Nature Neuroscience, 7(7):779–784, Rice et al., 2006, Experimental Brain Research, 174(1):176–188). The current study sought to quantify how normal participants react to changes in the size and position of non-target objects in and around their workspace. In the first experiment, 13 right-handed subjects performed reaches to a target strip in the presence of two non-target objects, which varied in depth and horizontal configuration. We found that objects with horizontal alignments that were asymmetric about midline created systematic deviations in reach trajectory away from midline, with participants seeming to maximize the distance away from the two objects. These deviations were significantly greater for objects nearer in depth and nearly disappeared when the objects were placed beyond the target strip, suggesting the obstacle avoidance system is sensitive to the depth at which an object becomes an obstacle. In a second experiment, we varied the height of the two objects, as well as the depth. Object pairs could now be both tall, both short, or one short and one tall (with the tall on the right or on the left). We replicated the first experiment, extending the finding to include sensitivity to the size of the objects. Here the deviations induced by short objects, while still significant, were significantly less than the tall-object deviations. Taken together, these experiments indicate a sophisticated obstacle avoidance system that is extremely sensitive and conservative in evaluating potential obstacles and deviating reach accordingly.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,031

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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