Hand-held tools with complex kinematics are efficiently incorporated into movement planning and online control
Notice bibliographique
Résumé
Certain hand-held tools alter the mapping between hand motion and motion of the tool end point that must be controlled in order to perform a task. For example, when using a pool cue, the motion of the cue tip is reversed relative to the hand. Previous studies have shown that the time required to initiate a reaching movement (Fernandez-Ruiz J, Wong W, Armstrong IT, Flanagan JR. Behav Brain Res 219: 8-14, 2011), or correct an ongoing reaching movement (Gritsenko V, Kalaska JF. J Neurophysiol 104: 3084-3104, 2010), is prolonged when the mapping between hand motion and motion of a cursor controlled by the hand is reversed. Here we show that these time costs can be significantly reduced when the reversal is instantiated by a virtual hand-held tool. Participants grasped the near end of a virtual tool, consisting of a rod connecting two circles, and moved the end point to displayed targets. In the reversal condition, the rod translated through, and rotated about, a pivot point such that there was a left-right reversal between hand and end point motion. In the nonreversal control, the tool translated with the hand. As expected, when only the two circles were presented, movement initiation and correction times were much longer in the reversal condition. However, when full vision of the tool was provided, the reaction time cost was almost eliminated. These results indicate that tools with complex kinematics can be efficiently incorporated into sensorimotor control mechanisms used in movement planning and online control.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».