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Enregistrement W2056346734 · doi:10.3200/jmbr.39.3.169-178

Visuomotor Memory for Target Location in Near and Far Reaching Spaces

2007· article· en· W2056346734 sur OpenAlexaff
Matthew Heath, Gordon Binsted

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Near spaceComputer sciencePosition (finance)Cognitive psychologyHand positionSpace (punctuation)PsychologyCommunicationArtificial intelligenceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors investigated systematic error associated with endpoints of memory-guided actions performed in near and far reaching spaces. To accomplish that objective, the authors instructed 12 participants to initiate open-loop and memory-guided reaches (0, 2,000, and 5,000 ms of visual delay) from a common start position to remembered midline targets in near (i.e., a backward reach) and far (i.e., a forward reach) reaching spaces. The results indicated that near and far reaches, respectively, over- and undershot veridical target location, and the direction-specific nature of the error was amplified in the memory-guided conditions. The latter finding represents an important aspect of the present research because it suggests that the direction-specific error identified here is related to factors arising within the sensory component of the task rather than mechanical differences in reaching direction. The authors propose that stored target information serving memory guided actions is susceptible to a compression of visual space in memory such that the egocentric distance of a remembered target is underestimated.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,008
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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations39
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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