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Enregistrement W2124740174 · doi:10.1152/jn.00005.2014

On the contributions of vision and proprioception to the representation of hand-near targets

2014· article· en· W2124740174 sur OpenAlexafffund
Liana E. Brown, Matthew C. Marlin, Sarah A. Morrow

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTrent University
Mots-clésProprioceptionRepresentation (politics)Hand positionPoint (geometry)Frame of referenceTask (project management)Computer sciencePsychologyComputer visionArtificial intelligenceCommunicationPhysicsMathematicsNeuroscienceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Performance is often improved when targets are presented in space near the hands rather than far from the hands. Performance in hand-near space may be improved because participants can use proprioception from the nearby limb and hand to provide a narrower and more resolute frame of reference. An equally compelling alternative is that targets appearing near the hand fall within the receptive fields of visual-tactile bimodal cells, recruiting them to assist in the visual representation of targets that appear near but not far from the hand. We distinguished between these two alternatives by capitalizing on research showing that vision and proprioception have differential effects on the precision of target representation (van Beers RJ, Sittig AC, Denier van der Gon JJ. Exp Brain Res 122: 367-377, 1998). Participants performed an in-to-center reaching task to an array of central target locations with their right hand, while their left hand rested near (beneath) or far from the target array. Reaching end-point accuracy, variability, time, and speed were assessed. We predicted that if proprioception contributes to the representation of hand-near targets, then error variability in depth will be smaller in the hand-near condition than in the hand-far condition. By contrast, if vision contributes to the representation of hand-near targets, then error variability along the lateral dimension will be smaller in the hand-near than in the hand-far condition. Our results showed that the placement of the hand near the targets reduced end-point error variability along the lateral dimension only. The results suggest that hand-near targets are represented with greater visual resolution than far targets.

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)0,003
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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,284
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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