Gaze strategies while grasping: What are you looking at?!
Notice bibliographique
Résumé
Eye movements and visuomotor behaviour operate in sequence - we look at the objects with which we are going to interact. Although eye movements have been well documented during a variety of activities such as walking, sports, typing, reading, and driving, relatively few studies have investigated gaze strategies during object grasping. One that has suggests that gaze supports the planning and control of actions by marking key positions to which the fingertips are directed (Johansson et al., 2001). To date, however, the precise location of eye fixations while grasping objects of varying size and shape have not been well characterized. The purpose of this study was to investigate where people look, relative to where they grasp, when reaching out to pick up centrally placed symmetrical blocks. Eye movement and grasping kinematic recordings were integrated into the same frame of reference via MotionMonitor software. Gaze position was reported at grasp-related kinematically defined time points: first fixation, maximum grip aperture (MGA), and object contact. Overall, fixations were found to be concentrated on the top half of the block, with the majority of fixations clustered along the object's midline. During first fixation, gaze points were clustered on the top central edge of the object, corresponding with the eventual index finger grasp point. At MGA, a significant shift in gaze position frequency was observed, with a greater concentration of gaze fixations around the object's center of mass. This monitoring of the object's center was also observed during object contact. These results suggest that during the planning of the grasp, prior to movement onset, eye gaze targets the grasp point for the index finger on the object. However, during the reach itself, the center of mass becomes more of a concentrated focus as it is during perceptual tasks (Kowler et al., 1995).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».