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Enregistrement W2095125294 · doi:10.1145/332040.332466

Eye-hand co-ordination with force feedback

2000· article· en· W2095125294 sur OpenAlexaff
Roland J. Arsenault, Colin Ware

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer visionComputer sciencePerspective (graphical)Artificial intelligenceTask (project management)Position (finance)Eye trackingHead (geology)Eye–hand coordinationEye movementEye tracking on the ISSObject (grammar)Virtual imageHaptic technologyVisual feedbackHuman–computer interactionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term Eye-hand co-ordination refers to hand movements controlled with visual feedback and reinforced by hand contact with objects. A correct perspective view of a virtual environment enables normal eye-hand co-ordination skills to be applied. But is it necessary for rapid interaction with 3D objects? A study of rapid hand movements is reported using an apparatus designed so that the user can touch a virtual object in the same place where he or she sees it. A Fitts tapping task is used to assess the effect of both contact with virtual objects and real-time update of the centre of perspective based on the user's actual eye position. A Polhemus tracker is used to measure the user's head position and from this estimate their eye position. In half of the conditions, head tracked perspective is employed so that visual feedback is accurate while in the other half a fixed eye-position is assumed. A Phantom force feedback device is used to make it possible to touch the targets in selected conditions. Subjects were required to change their viewing position periodically to assess the importance of correct perspective and of touching the targets in maintaining eye-hand co-ordination, The results show that accurate perspective improves performance by an average of 9% and contact improves it a further 12%. A more detailed analysis shows the advantages of head tracking to be greater for whole arm movements in comparison with movements from the elbow.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations93
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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