MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1980855959 · doi:10.1167/12.9.1095

Goal-directed grasping: Visual and haptic percepts of object size influence early but not late aperture shaping

2012· article· en· W1980855959 sur OpenAlexaff
Kendal A. Marriott, Scott A. Holmes, J. Tay, Matthew Heath

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaptic technologyObject (grammar)Task (project management)PerceptionGRASPAperture (computer memory)Computer visionJust-noticeable differencePsychologySubjective constancyKinematicsComputer scienceCommunicationArtificial intelligenceCognitive psychologyPhysicsEngineeringAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous work by our group has shown that visually derived grasping yields a dynamic adherence to the psychophysical principles of Weber’s law (Heath et al. 2011: Neurosci Lett; Holmes et al. 2011: Vis Res). In particular, aperture variability (i.e., just-noticeable-difference scores: JND) during the early - but not late - stages of aperture shaping increases with the size of a to-be-grasped target object. This ‘dynamic’ adherence was interpreted to evince that the early kinematic parameterization of a response is mediated via relative visual information and that later control is subserved via absolute visual information. The goal of the present study was to determine whether early JND/object size scaling similarly characterizes aperture trajectories when object size is defined haptically. Participants were provided a haptic preview of object size (i.e., 20, 30, 40 50 and 60 mm) by holding an appropriately sized target object with their non-grasping (i.e., left) limb. Following the preview, participants were cued to either manually estimate (i.e., perceptual task) or grasp (i.e., motor task) the target object, which was located 450 mm distal to a common start location. Importantly, responses in the motor task were performed with (no-delay) and without (i.e., delay) online haptic feedback, and for all tasks vision was occluded. As expected, manual estimations elicited a robust JND/object size scaling (i.e., Weber’s law). For the motor task, both conditions showed an early scaling of JNDs to object size on par to the perceptual task; however, aperture shaping later in the response (> 50% of grasping time) did not. These results indicate that the time-dependent scaling of grip aperture to Weber’s law represents a polysensory representation of object size. That is, vision and haptics provide relative and absolute information to support goal-directed actions. Meeting abstract presented at VSS 2012

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Vision→Même sujetMotor Control and Adaptation→Travaux en français237 207→