Material evidence: interaction of well-learned priors and sensorimotor memory when lifting objects
Notice bibliographique
Résumé
Skilled object lifting requires the prediction of object weight. When lifting new objects, such prediction is based on well-learned size-weight and material-density correlations, or priors. However, if the prediction is erroneous, people quickly learn the weight of the particular object and can use this knowledge, referred to as sensorimotor memory, when lifting the object again. In the present study, we explored how sensorimotor memory, gained when lifting a given object, interacts with well-learned material-density priors when predicting the weight of a larger but otherwise similar-looking object. Different groups of participants 1st lifted 1 of 4 small objects 10 times. These included a pair of wood-filled objects and a pair of brass-filled objects where 1 of each pair was covered in a wood veneer and the other was covered in a brass veneer. All groups then lifted a larger, brass-filled object with the same covering as the small object they had lifted. For each lift, we determined the initial peak rate of change of vertical load-force rate and the load-phase duration, which provide estimates of predicted object weight. Analysis of the 10th lift of the small cube revealed no effects of surface material, indicating participants learned the appropriate forces required to lift the small cube regardless of object appearance. However, both surface material and core material of the small cube affected the 1st lift of the large block. We conclude that sensorimotor memory related to object density can contribute to weight prediction when lifting novel objects but also that long-term priors related to material properties can influence the prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».