The effects of shape crowding on grasping
Notice bibliographique
Résumé
Crowding refers to the deleterious effect of nearby objects on the identification of a target in the peripheral visual field. A recent study (Chen, Sperandio, & Goodale, 2015) showed that when a three-dimensional (3D) disk was crowded by disks of different sizes, participants could scale their grip aperture to the size of the target, even when they could not perceive its size. It is still unclear, however, whether or not grasping can also escape to some degree the crowding of other object features, such as shape. To test this, we presented 3D rectangular blocks in isolation or crowded by other blocks in the periphery. The target and flanking blocks had the same surface area but different dimensions. Participants were required either to grasp the target block across its width or to estimate its width. We found that, consistent with what we observed earlier with size, participants can also scale their grasp to the width of the target block even when they could not perceive its width. To further explore whether or not the effect of crowding on grasping depends on how proficient people are with their right hand, we had right-handed participants perform the same test but with their left hand. We found that left-hand grasping did not escape the crowding effect on shape perception at all. Taken together, our results suggest that people can also use invisible shape information to guide actions and that this ability depends on the proficiency of the action.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».