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Enregistrement W2255277455 · doi:10.3791/53733

Testing Tactile Masking between the Forearms

2016· article· en· W2255277455 sur OpenAlexafffund
Sarah D’Amour, Laurence R. Harris

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStimulus (psychology)PerceptionTactile perceptionComputer scienceMasking (illustration)Tactile stimuliPsychologyAudiologyCommunicationSensory systemNeuroscienceCognitive psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Masking, in which one stimulus affects the detection of another, is a classic technique that has been used in visual, auditory, and tactile research, usually using stimuli that are close together to reveal local interactions. Masking effects have also been demonstrated in which a tactile stimulus alters the perception of a touch at a distant location. Such effects can provide insight into how components of the body's representations in the brain may be linked. Occasional reports have indicated that touches on one hand or forearm can affect tactile sensitivity at corresponding contralateral locations. To explore the matching of corresponding points across the body, we can measure the spatial tuning and effect of posture on contralateral masking. Careful controls are required to rule out direct effects of the remote stimulus, for example by mechanical transmission, and also attention effects in which thresholds may be altered by the participant's attention being drawn away from the stimulus of interest. The use of this technique is beneficial as a behavioural measure for exploring which parts of the body are functionally connected and whether the two sides of the body interact in a somatotopic representation. This manuscript describes a behavioural protocol that can be used for studying contralateral tactile masking.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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