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Enregistrement W2048236417 · doi:10.1167/12.9.838

On the Relationship Between Execution, Perception, and Imagination of Action.

2012· article· en· W2048236417 sur OpenAlexaff
Lih‐Ming Wong, Gerome A. Manson, Timothy N. Welsh

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement (music)PerceptionAction (physics)Task (project management)Fitts's lawPsychologyCognitive psychologyReciprocalProcess (computing)CommunicationComputer scienceSocial psychologyEngineeringLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans are able to perceive, imagine, and execute movement. Studies investigating these abilities typically employ variants of the Fitts aiming task because Fitts’ equation captures the way in which movement time (MT) is adapted to maintain accuracy as movement amplitude and target width change. In separate studies, it has been demonstrated that the Fitts relationship is present in movement execution (Fitts, 1954), perception (Grosjean et al., 2007), and imagination (Decety & Jeannerod, 1996). The consistent emergence of Fitt’s relationship in all three tasks has lead the researchers to suggest that the core process underlying imagination and perception is a motor simulation process where the response codes used in execution are activated offline. The present study was designed to test this hypothesis by being the first study to assess the characteristics of the Fitts relationship for movement execution, perception, and imagination within the same group of individuals. Participants were asked to imagine and perceive reciprocal aiming movements at varying Indices of Difficulty (Fitts, 1954) before and after performing the movements. If response code-based motor simulation is the core process of action imagination and perception, then: 1) the characteristics of the regression lines should be similar across different tasks; and 2) the performance of the movement task should increase the accuracy of action perception and imagination. Consistent with these predictions, the analyses revealed that the Fitts’ relationship held across all conditions and that there were no differences in slopes across conditions. Importantly, the y-intercept of the lines for imagined MTs was significantly closer to the y-intercept for the execution MTs in the Post-Execution condition. A non-significant trend toward a Post-Execution improvement in action perception was also noted. Overall, the results support the notion that action perception, and imagination have an underlying common response code-based motor simulation process. Meeting abstract presented at VSS 2012

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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