The influence of crowding on grip scaling during grasping
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that nearby objects influence the perception of a target (crowding), but little is known about how nearby objects influence our actions towards the target. In this study, a white disk of either 3 cm or 3.75 cm in diameter, was presented along the horizontal meridian at an eccentricity of 30° either in isolation (uncrowded) or surrounded by six disks of different sizes (crowded). At the beginning of each trial, LCD goggles worn by the participants were closed. Participants held down the start button with their thumb and index fingers pinched together. After the disks had been placed on the table, the goggles were opened. On perceptual trials, participants were required to manually indicate the size of the target disk using their thumb and index finger, and after that to pick up the disk. On grasping trials, participants were required to grasp the target disk with their thumb and index finger as quickly and accurately as possible. On some trials, the goggles were closed as soon as the start button was released (open loop) so that participants could not see their hands or the disks during the execution of the movement. On other trials, the goggles were closed 3 s after participants released the button (closed loop), permitting a full view of the moving hand and the target. In all tasks, the distance between the index finger and thumb was measured with OPTOTRAK. Even though participants could not indicate the size of the targets on perceptual trials, they scaled their grip aperture to the size of the target on grasping trials. These results were observed on both closed- and open-loop trials. Overall, these findings support the dissociation between vision-for-action and vision-for-perception – and suggest that the neural coding of objects may be different for these two systems. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».