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Enregistrement W2087453265 · doi:10.1037/0096-1523.32.2.413

The effect of the Müller-Lyer illusion on the planning and control of manual aiming movements.

2006· article· en· W2087453265 sur OpenAlexafffund
Jocelyn Mendoza, Digby Elliott, Daniel V. Meegan, Timothy N. Welsh

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of GuelphMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyCognitive psychologyIllusionPerceptionControl (management)Task (project management)Movement controlMovement (music)Representation (politics)Visual perceptionCommunicationComputer scienceArtificial intelligencePhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two experiments used Müller-Lyer stimuli to test the predictions of the planning-control model (S. Glover, 2002) for aiming movements. In Experiment 1, participants aimed to stimuli that either remained the same or changed upon movement initiation. Experiment 2 was identical except that the duration of visual feedback for online control was manipulated. The authors found that the figures visible during movement planning and online control had additive effects on endpoint bias, even when participants had ample time to use visual feedback to modify their movements (Experiment 2). These findings are problematic not only for the planning-control model but also for A. D. Milner and M. A. Goodale's (1995) two visual system explanation of illusory bias. Although our results are consistent with the idea that a single representation is used for perception, movement planning, and online control (e.g., V. H. Franz, 2001), other work from our laboratory and elsewhere suggests that the manner in which space is coded depends on constraints associated with the specific task, such as the visual cues available to the performer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, 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

Citations41
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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