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Enregistrement W1971076994 · doi:10.1167/9.8.1110

A window into behavioural strategies used in visuomotor adaptation

2010· article· en· W1971076994 sur OpenAlexaff
Jane M. Lawrence‐Dewar, Lee A. Baugh, Jonathan J. Marotta

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWindow (computing)Task (project management)PerceptionPsychologyAdaptation (eye)Object (grammar)Cognitive psychologyAction (physics)AudiologyCommunicationPhysical medicine and rehabilitationComputer visionComputer scienceArtificial intelligenceMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our lab has previously demonstrated that the computer-based Viewing Window task is useful for investigating the interactions between action and perception (Baugh and Marotta, 2007). During the task participants identify blurred images by controlling a small window through which they can see part of the image clearly. Past research has used manipulation of the relationship between the participant's action and resulting viewing window movement to investigate visuomotor adaptation. However, only large distortions apparent to the participant have been used. In daily life, we frequently make subtle adjustments that are performed without our awareness. We hypothesized that by altering viewing window control with subtle, gradual changes we could also elicit non-conscious adaptation. In the present study the first 10 trials (pre-measures) of the Viewing Window task were performed using normal control followed by 61 experimental trials during which control changed by either: 1. large jumps to −22.5° and −45° (sudden condition), or 2. small changes of -0.73° during each trial to a maximum of −45° (gradual condition). The Viewing Window then returned to normal control for 10 trials (post measures). Scan paths of movement revealed more complex pathways during the sudden condition compared to the gradual condition. Additionally, a significant interaction between the rotation condition and the time spent on/off the object during the pre- and post-distortion trials was found. Both groups demonstrated greater time spent scanning areas off of the object once viewing window control returned to normal. However, this effect was larger in the gradual rotation group indicating larger after-effects. The results of this study demonstrate that the Viewing Window task can be used to elicit two common strategies of visual motor adaptation and can therefore provide a tool to investigate neural networks underlying conscious and non-conscious visual motor adaptation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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