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Enregistrement W2129396254 · doi:10.3389/fnhum.2013.00579

Two-Point Orientation Discrimination Versus the Traditional Two-Point Test for Tactile Spatial Acuity Assessment

2013· article· en· W2129396254 sur OpenAlexafffund
Jonathan Tong, Oliver Mao, Daniel Goldreich

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOrientation (vector space)Point (geometry)Task (project management)Two-alternative forced choiceContrast (vision)CalipersPsychophysicsArtificial intelligencePsychologyComputer scienceComputer visionCognitive psychologyMathematicsPerceptionGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-point discrimination is widely used to measure tactile spatial acuity. The validity of the two-point threshold as a spatial acuity measure rests on the assumption that two points can be distinguished from one only when the two points are sufficiently separated to evoke spatially distinguishable foci of neural activity. However, some previous research has challenged this view, suggesting instead that two-point task performance benefits from an unintended non-spatial cue, allowing spuriously good performance at small tip separations. We compared the traditional two-point task to an equally convenient alternative task in which participants attempt to discern the orientation (vertical or horizontal) of two points of contact. We used precision digital readout calipers to administer two-interval forced-choice versions of both tasks to 24 neurologically healthy adults, on the fingertip, finger base, palm, and forearm. We used Bayesian adaptive testing to estimate the participants' psychometric functions on the two tasks. Traditional two-point performance remained significantly above chance levels even at zero point separation. In contrast, two-point orientation discrimination approached chance as point separation approached zero, as expected for a valid measure of tactile spatial acuity. Traditional two-point performance was so inflated at small point separations that 75%-correct thresholds could be determined on all tested sites for fewer than half of participants. The 95%-correct thresholds on the two tasks were similar, and correlated with receptive field spacing. In keeping with previous critiques, we conclude that the traditional two-point task provides an unintended non-spatial cue, resulting in spuriously good performance at small spatial separations. Unlike two-point discrimination, two-point orientation discrimination rigorously measures tactile spatial acuity. We recommend the use of two-point orientation discrimination for neurological assessment.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,342
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'étudeObservationnel
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

Citations180
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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