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Enregistrement W2040362090 · doi:10.1167/13.9.343

Eye-hand coordination: Differential effects of obstacle position on reach trajectories, grasp and gaze locations.

2013· article· en· W2040362090 sur OpenAlexaff
Timothy J. Graham, Jonathan J. Marotta

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGaze Tracking and Assistive Technology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazeWorkspaceComputer visionObject (grammar)GRASPComputer scienceTrajectoryObstacleArtificial intelligenceEye–hand coordinationTask (project management)Path (computing)PerceptionOrientation (vector space)Position (finance)PsychologyRobotMathematicsEngineeringPhysicsGeographyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When we reach out to pick up an object, we rarely collide with any non-target objects, even if our workspace is cluttered. This seemingly simple task requires the coordination of motor, attentional, and perceptual systems. Even though previous research has investigated the effects of non-target objects on reach trajectories, their effects on eye-hand coordination remains to be determined. The current investigation utilized an eye-hand coordination paradigm, where a reaching and grasping task was performed in the presence of a non-target-object positioned exclusively in the right or left workspace of each right-handed participant. Non-target objects varied in their closeness to the subject and reach-path, between the starting location of the hand and the target-object of the reach. A control condition, where only the target was present, was also included. When non-target objects were presented on the right, greater reach durations and larger deviations in reach trajectories were produced than during the target-only condition. These effects increased further as the "obstacle" was placed closer to the subject or reach-path. Right-sided "obstacles" also pushed the final grasp and gaze locations on the target, shifting them to the left – away from the "obstacles". Unlike reach trajectory, final grasp and gaze locations were not influenced by the nearness of the non-target object to the subject or reach-path. As risk of collision increases for right-sided obstacles, a more trial-by-trial approach may have been taken to trajectory planning, though not in guiding the hand to the target. During trials in which non-target objects appeared in any of the leftward positions, none of these measures were affected. Results from the current studies demonstrate how the arrangement of clutter in an environment can differentially affect eye-hand coordination when reaching for an object. Meeting abstract presented at VSS 2013

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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