Worst-Case Prediction Strategy in Force Programming When Visual Information is Obstructed
Notice bibliographique
Résumé
A person's strategy for applying force while lifting an object is dependent upon visual cues. This study investigated the alteration of strategy in force programming when visual information about an object's size was obstructed at the moment of lifting. Seven subjects were instructed to use a precision grip for repeated lifts of a cube-like grip apparatus attached to a box. The grip apparatus was a special device designed to measure grip and load forces. Three different-sized plastic boxes of equal weight were pseudorandomly presented by attaching them beneath the grip apparatus to the subjects in two visual conditions. In the Full-vision condition, subjects could view the box's size prior to lifting. In the Obstructed-vision condition, a screen prevented subjects from seeing the box size prior to lifting. In the Full-vision condition, the grip force and load force used by subjects on the grip apparatus increased with box size. In contrast, the subjects in the Obstructed-vision condition used forces appropriate for the largest box regardless of box size. The present results suggest that absence of size information may cause an alteration of strategy used to determine force output in that subjects may apply a maximum force adequate for the largest box, which could be called a "worst-case" prediction strategy, i.e., when there is doubt, the most secure lift may be selected for all possible cases.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».