MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2025428265 · doi:10.3389/fnhum.2012.00162

The Amazing Capacity to Read Intentions from Movement Kinematics

2012· article· en· W2025428265 sur OpenAlexaff
Sukhvinder S. Obhi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsMovement (music)Physical medicine and rehabilitationComputer sciencePsychologyCognitive psychologyCommunicationArtPhysicsMedicineAestheticsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

kinematics as competitive or cooperative in contexts where these two behavior types are relevant (e.g., military bases, police stations, airports, or even nightclubs and bars).Based on the output of such classifiers, an individual could be "flagged" as a potential threat, and security personnel could be on guard to respond.This form of classification, although perhaps not viable right now, would solve many social problems relating to issues such as racial profiling.With such a system, the term would be "kinematic profiling" and the kinematics may well be irrespective of race or social class.In sum, the human ability to read intentions from kinematics is fascinating and could explain numerous aspects of our social behavior.Much future work is required to advance our understanding of the capacity and scope of this amazing ability, and I am sure that this work will yield even deeper insights into the social brain.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,250 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Human NeuroscienceMême sujetAction Observation and SynchronizationTravaux en français237 207