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Enregistrement W2081598100 · doi:10.3200/jmbr.37.3.179-185

Time Course Analysis of Closed- and Open-Loop Grasping of the Müller-Lyer Illusion

2005· article· en· W2081598100 sur OpenAlexaff
Matthew Heath, Christina Rival, David A. Westwood, Kristina A. Neely

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIllusionUnitary statePerceptionPsychologyOptical illusionClosed loopCognitive psychologyCommunicationAudiologyComputer visionComputer scienceNeuroscienceMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors investigated whether the early or later stages of closed-loop (CL) and open-loop (OL) grasping movements were differentially influenced by the Müller-Lyer (ML) illusion. Participants (N = 21) reached out and grasped small (5 cm) and large (7 cm) objects embedded within fins-in and fins-out ML configurations. Grasping time (GT) was normalized, and absolute grip aperture (GA) as well as scaled illusion effects were computed at 20%, 40%, 60%, and 80% of GT. The results indicated that CL trials were refractory to the illusory array (i.e., from 20% to 80% of GT), whereas OL trials were influenced by the ML figure during that same time. Those findings suggest that CL trials were supported by unitary and metrical visual information, whereas OL trials were entirely supported by perception-based visual information.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 enseignants0,266 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations37
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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