Enhanced Visual Processing When Reaching for Targets Presented Near the Hands
Notice bibliographique
Résumé
Placing a hand near a target seems to influence how it is processed. One possible explanation for near-hand effects is that bimodal neuron recruitment contributes to a more robust representation of targets appearing near the hands in comparison to targets far from the hands. Neurophysiological studies have shown that near-hand targets recruit visual-tactile bimodal cells, and that the response of these cells varies with the distance between the target and nearby hand. The purpose of the current study is to determine if the representation of target location for reaching is influenced by the presence of the hand near the target. Participants reached for targets that appeared either near or far from (1) the participant's invisible resting left hand or (2) a visual cue (absence of left-hand). We predicted that if hand-proximity effects arise from the recruitment of visual-tactile bimodal cells then participants should reach for targets more quickly and with greater accuracy and precision when the hand is in the workspace, and that these measures should vary with the distance between the hand and target. Right-hand reaching movements were tracked using a motion tracker to measure movement timing, end-point accuracy and precision. Our results showed that when the resting hand was present there was a reduction in spatial error, error variability, and movement time when compared to the no-hand condition. Likewise, these measures varied significantly with the distance between the target and hand. Overall, these results suggest that the visual representation of the target is enhanced through the recruitment of multisensory resources when the target appears near but not far from the hand. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».