The Visuomotor Mental Rotation Task: Visuomotor Transformation Times Are Reduced for Small and Perceptually Familiar Angles
Notice bibliographique
Résumé
In the visuomotor mental rotation (VMR) task, participants point to a location that deviates from a visual cue by a predetermined angle. This task elicits longer reaction times (RT) relative to tasks wherein the visual cue is spatially compatible with the movement goal. The authors previously reported that visuomotor transformations are faster and more efficient when VMR responses elicit a degree of dimensional overlap (i.e., 0° and 5°) or when the transformation involves a perceptually familiar angle (i.e., 90° or 180°; K. A. Neely & M. Heath, 2010b). One caveat to this finding is that standard and VMR responses were completed in separate blocks of trials. Thus, between-task differences not only reflect the temporal demands of the visuomotor transformations, but also reflect the temporal cost of response inhibition. The goal of this study was to isolate the time cost of visuomotor transformations in the VMR task. The results demonstrated that visuomotor transformations are more efficient and effective when the response entails a degree of dimensional overlap between target and response (i.e., when the angular disparity between the responses is small) or when the transformation angle is perceptually familiar.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».