"Edward Rake-Hands" Part II: Does embodiment of a real tool occur via virtual tool interaction?
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the incorporation of task-specific objects into our body schema (i.e., tool appropriation/embodiment). Previous research on tool appropriation suggests that, through physical interaction with a tool, the representation of our body is adjusted to "embody" the tool. The present experiment considered the different mediums in which a tool-use can be learned. To this end, participants were asked to complete an adapted body-part compatibility task before and after completing a real or virtual tool interaction task in which they moved objects around with a rake (participants used buttons on a keyboard to control the rake in the virtual task). Participants were presented with images of a person holding a rake and were required to execute hand- and foot-press responses to coloured targets (red and blue, respectively) superimposed on the hand, foot and rake of the image. Consistent with previous research on the body-part compatibility effect, response times (RTs) were shorter when the responding limb and the target location were compatible (e.g., hand responses to targets on the hand) than when they were incompatible (e.g., hand responses to targets on the foot). Evidence for tool embodiment after real experience was observed because hand RTs to targets presented on the hand were shorter than RTs to targets on the rake prior to experience, but there was no difference between RTs to targets on the hand and rake after the real rake task. The similarity in RTs emerged because there was a significant reduction in RTs to targets on the rake following experience. In contrast, hand RTs to targets on the rake did not change with virtual rake experience. These data suggest that the virtual tool interaction in the present experimental conditions was not sufficient for participants to embody the tool. Meeting abstract presented at VSS 2014
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».