Identification of walked-upon materials in auditory, kinesthetic, haptic, and audio-haptic conditions
Notice bibliographique
Résumé
Locomotion generates multisensory information about walked-upon objects. How perceptual systems use such information to get to know the environment remains unexplored. The ability to identify solid (e.g., marble) and aggregate (e.g., gravel) walked-upon materials was investigated in auditory, haptic or audio-haptic conditions, and in a kinesthetic condition where tactile information was perturbed with a vibromechanical noise. Overall, identification performance was better than chance in all experimental conditions and for both solids and the better identified aggregates. Despite large mechanical differences between the response of solids and aggregates to locomotion, for both material categories discrimination was at its worst in the auditory and kinesthetic conditions and at its best in the haptic and audio-haptic conditions. An analysis of the dominance of sensory information in the audio-haptic context supported a focus on the most accurate modality, haptics, but only for the identification of solid materials. When identifying aggregates, response biases appeared to produce a focus on the least accurate modality--kinesthesia. When walking on loose materials such as gravel, individuals do not perceive surfaces by focusing on the most accurate modality, but by focusing on the modality that would most promptly signal postural instabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».