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Enregistrement W2024630059 · doi:10.3200/jmbr.41.3.219-231

Evidence for Continuous Processing of Visual Information in a Manual Video-Aiming Task

2009· article· en· W2024630059 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCursor (databases)Computer scienceJumpComputer visionArtificial intelligenceVisual feedback

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research shows that individuals are able to correct for an experimentally-induced and unexpected aiming error (i.e., a cursor jump), even when they do not detect it consciously. Researchers have interpreted these results to be evidence of continuous processing of visual afferent information for movement control. The authors conducted 2 experiments to determine whether they would gain additional support for this proposition by showing that correction for a cursor jump can be initiated outside the central visual field. In addition, the authors wanted to determine whether the normally occurring modulation of the ongoing movement is affected by detection and correction of the cursor jump. Participants performed video-aiming movements in which a 30-mm cursor jump occurred in a small proportion of the trials. The results indicate that correction for the cursor jump was initiated when the cursor was as far as 15 degrees of visual angle from the target. In addition, the authors observed accurate corrections when vision of the cursor was withdrawn soon after the cursor jump. Last, online control processes reducing initial movement variability were not significantly affected by the detection and correction for the cursor jump. The results suggest near continuous monitoring of visual afferent information but a more discrete movement-correction process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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