Practice makes perfect, but only with the right hand: Sensitivity to perceptual illusions with awkward grasps decreases with practice in the right but not the left hand
Notice bibliographique
Résumé
It has been proposed that the visual mechanisms that control well-calibrated actions, such as picking up a small object with a precision grip, are neurally distinct from those that mediate our perception of the object. Thus, grip aperture in such situations has been shown to be remarkably insensitive to many size-contrast illusions. But most of us have practiced such movements hundreds, if not thousands of times. What about less familiar and unpracticed movements? Perhaps they would be less likely to be controlled by specialized visuomotor mechanisms and would therefore be more sensitive to size-contrast illusions. To test this idea, we asked right-handed subjects to pick up small objects using either a normal precision grasp (thumb and index finger) or an awkward grasp (thumb and ring finger), in the context of the Ponzo illusion. Even though this size-contrast illusion had no effect on the scaling of the precision grasp, it did have a significant effect on the scaling of the awkward grasp. Nevertheless, after three consecutive days of practice, even the awkward grasp became resistant to the illusion. In a follow-up experiment, we found that awkward grasps with the left hand (in right handers) did not benefit from practice and remained sensitive to the illusion. We conclude that the skilled target-directed movements are controlled by visual mechanisms that are quite distinct from those controlling unskilled movements, and that these specialized visuomotor mechanisms may be lateralized to the left hemisphere.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».