Representing Human Hands Haptically or Visually from First-Person versus Third-Person Perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Humans can recognise human body parts haptically as well as visually. We employed a mental-rotation task to determine whether participants could adopt a third-person perspective when judging the laterality of life-like human hands. Female participants adopted either a first-person or a third-person perspective using vision (experiment 1) or haptics (experiment 2), with hands presented at various orientations within a horizontal plane. In the first-person perspective task, most participants responded more slowly as hand orientation increasingly deviated from the participant's upright orientation, regardless of modality. In the visual third-person perspective task, most participants responded more slowly as hand orientation increasingly deviated from the experimenter's upright orientation; in contrast, less than half of the participants produced this same inverted U-shaped response-time function haptically. In experiment 3, participants were explicitly instructed to adopt a third-person perspective haptically by mentally rotating the rubber hand to the experimenter's upright orientation. Most participants produced an inverted U-shaped function. Collectively, these results suggest that humans can accurately assume a third-person perspective when hands are explored haptically or visually. With less explicit instructions, however, the canonical orientation for hand representation may be more strongly influenced haptically than visually by body-based heuristics, and less easily modified by perspective instructions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 découle