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Enregistrement W1972888492 · doi:10.1167/14.10.1174

"Edward Rake-Hands" Part II: Does embodiment of a real tool occur via virtual tool interaction?

2014· article· en· W1972888492 sur OpenAlexaff
Kim Jovanov, Patrick Clifton, Ali Mazalek, Michael Nitsche, Timothy N. Welsh

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRakeBody schemaComputer scienceTask (project management)Human–computer interactionRendering (computer graphics)Computer visionArtificial intelligencePsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,314 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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