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Enregistrement W2073817029 · doi:10.1167/13.9.344

Eye-hand coordination: Differential effects of object shape and surface properties on fixation and grasp locations

2013· article· en· W2073817029 sur OpenAlexaff
L. Desanghere, Jonathan J. Marotta

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGRASPFixation (population genetics)Computer visionArtificial intelligenceObject (grammar)Computer scienceMathematicsGeometryCommunicationPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has highlighted the importance of object shape and center of mass (COM) position in grasp location selection. For example, during a stable grasp, a subject’s "grasp line" will fall close to or across an object’s COM, with grasp locations shifting as a function of small COM changes. However, this research has typically utilized objects where the COM and the horizontal centre are very close in proximity, and has also ignored the characterization of fixation locations. In Experiment 1, we explored fixation and grasp location sensitivity to COM changes across object shape. The COM of objects was dissociated from the object’s horizontal centre at three different distances (0.5cm, 1cm and 1.5cm). Results showed that orientation of COM was the largest influence on grasp locations, with no differences in grasp positions as a function of COM distance. Fixation locations were found to be more sensitive to changes in COM. Fixations to objects with COM distances of 1cm and 1.5cm were significantly further away from fixation locations to objects with the COM closest to the object’s horizontal center (0.5cm). In Experiment 2, we kept the shape of the objects constant but varied the visual characteristics of the objects with gradients of luminosity (greyscale), numerosity (more to less stars), or area coloured (1/2, 1/3[sup]rd[/sup], or 1/6[sup]th[/sup] of the object). Results showed a significant influence of the surface properties on grasp locations but not fixation positions. A rightward grasp bias was observed when grasping the greyscale and star objects. On the other hand, objects with 1/3[sup]rd[/sup] and 1/6[sup]th [/sup]of the surface area covered, biased grasp positions away from the coloured areas. Results from the current studies demonstrate how changes in object shape or changes in the local elements within a shape can differentially affect fixation and grasp locations when picking up an object. Meeting abstract presented at VSS 2013

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)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
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