Control Strategies When Intercepting Slowly Moving Targets
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.
Notice bibliographique
Résumé
In 3 experiments, the authors investigated and described how individuals control manual interceptive movements to slowly moving targets. Participants (N = 8 in each experiment) used a computer mouse and a graphics tablet assembly to manually intercept targets moving across a computer screen toward a marked target zone. They moved the cursor so that it would arrive in the target zone simultaneously with the target. In Experiment 1, there was a range of target velocities, including some very slow targets. In Experiment 2, there were 2 movement distance conditions. Participants moved the cursor either the same distance as the target or twice as far. For both experiments, hand speed was found to be related to target speed, even for the very slowly moving targets and when the target-to-cursor distance ratios were altered, suggesting that participants may have used a strategy similar to tracking. To test that notion, in Experiment 3, the authors added a tracking task in which the participants tracked the target cursor into the target zone. Longer time was spent planning the interception movements; however, there was a longer time in deceleration for the tracking movements, suggesting that more visually guided trajectory updates were made in that condition. Thus, although participants scaled their interception movements to the cursor speed, they were using a different strategy than they used in tracking. It is proposed that during target interception, anticipatory mechanisms are used rather than the visual feedback mechanism used when tracking and when pointing to stationary targets.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle