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Enregistrement W1983796825 · doi:10.1167/12.9.1096

Distinct visual metrics support the late stages of aperture shaping for 2D and 3D target objects

2012· article· en· W1983796825 sur OpenAlexaff
Scott A. Holmes, Kendal A. Marriott, AM MacKenzie, Matthew Heath

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptMathematicsScalingStimulus (psychology)Artificial intelligenceComputer visionComputer sciencePerceptionPsychologyCognitive psychologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An issue of continued debate in the visuomotor control literature is whether a 2D target serves as a representative proxy for a 3D target in understanding the nature of the visual information supporting grasping control. For example, some studies have shown that absolute (i.e., Euclidean) visual metrics support both 2D and 3D grasping whereas other have not (c.f. Westwood et al. 2002 vs. Castiello 1998). In an effort to reconcile this issue, we applied the psychophysical principles of Weber’s law and the computation of just-noticeable-difference (JND) scores to examine the aperture shaping profiles for 2D and 3D target grasping. In particular Weber’s law states that changes in a stimulus that will be ‘just noticeable’ are a constant ratio of the original stimulus, thus, adherence and violation of JNDs to object size reflect the use of relative and absolute visual metrics, respectively. Participants grasped differently sized 2D and 3D objects (20, 30, 40, and 50 mm of width) and we computed the within-participant standard deviations of grip aperture (i.e., the JNDs) at decile increments of normalized grasping time. In terms of the early stages of aperture shaping, both 2D and 3D targets produced a linear scaling of JNDs to object size (i.e., Weber’s law). Later in the response, 2D target objects showed a continued JND/object size scaling whereas 3D objects did not. Thus, results suggest that grasping a 2D target is mediated by a unitary and relative visual percept of object size whereas the early and late stages of aperture shaping for a 3D target are respectively subserved via relative and absolute visual information. We believe that such findings add importantly to the visuomotor control literature insomuch as they demonstrate that distinct visual metrics support the later stages of grasping 2D and 3D targets. 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 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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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