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Enregistrement W2225824461 · doi:10.1007/s00221-015-4529-9

The dominance of haptics over audition in controlling wrist velocity during striking movements

2016· article· en· W2225824461 sur OpenAlexafffund
Yinan Cao, Bruno L. Giordano, Federico Avanzini, Stephen McAdams

Notice bibliographique

RevueExperimental Brain Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and TechnologyMcGill University
Organismes subventionnairesFP7 People: Marie-Curie ActionsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésWristHaptic technologyDominance (genetics)PsychologyNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationCommunicationAudiologyAnatomyMedicineComputer scienceArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skilled interactions with sounding objects, such as drumming, rely on resolving the uncertainty in the acoustical and tactual feedback signals generated by vibrating objects. Uncertainty may arise from mis-estimation of the objects' geometry-independent mechanical properties, such as surface stiffness. How multisensory information feeds back into the fine-tuning of sound-generating actions remains unexplored. Participants (percussionists, non-percussion musicians, or non-musicians) held a stylus and learned to control their wrist velocity while repeatedly striking a virtual sounding object whose surface stiffness was under computer control. Sensory feedback was manipulated by perturbing the surface stiffness specified by audition and haptics in a congruent or incongruent manner. The compensatory changes in striking velocity were measured as the motor effects of the sensory perturbations, and sensory dominance was quantified by the asymmetry of congruency effects across audition and haptics. A pronounced dominance of haptics over audition suggested a superior utility of somatosensation developed through long-term experience with object exploration. Large interindividual differences in the motor effects of haptic perturbation potentially arose from a differential reliance on the type of tactual prediction error for which participants tend to compensate: vibrotactile force versus object deformation. Musical experience did not have much of an effect beyond a slightly greater reliance on object deformation in mallet percussionists. The bias toward haptics in the presence of crossmodal perturbations was greater when participants appeared to rely on object deformation feedback, suggesting a weaker association between haptically sensed object deformation and the acoustical structure of concomitant sound during everyday experience of actions upon objects.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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