Segmented Space: Measuring Tactile Localisation in Body Coordinates
Notice bibliographique
Résumé
Previous research showing systematic localisation errors in touch perception related to eye and head position has suggested that touch is at least partially localised in a visual reference frame. However, many previous studies had participants report the location of tactile stimuli relative to a visual probe, which may force coding into a visual reference. Also, the visual probe could itself be subject to an effect of eye or head position. Thus, it is necessary to assess the perceived position of a tactile stimulus using a within-modality measure in order to make definitive conclusions about the coordinate system in which touch might be coded. Here, we present a novel method for measuring the perceived location of a touch in body coordinates: the Segmented Space Method (SSM). In the SSM participants imagine the region within which the stimulus could be presented divided into several equally spaced, and numbered, segments. Participants then simply report the number corresponding to the segment in which they perceived the stimulus. The SSM represents a simple and novel method that can be easily extended to other modalities by dividing any response space into numbered segments centred on some appropriate reference point (e.g. the head, the torso, the hand, or some point in space off the body). Here we apply SSM to the forearm during eccentric viewing and report localisation errors for touch similar to those previously reported using a crossmodal comparison. The data collected with the SSM strengthen the theory that tactile spatial localisation is generally coded in a visual reference frame even when visual coding is not required by the task.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».