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Enregistrement W2473627624 · doi:10.1080/00222895.2016.1161588

The Impact of Strategic Trajectory Optimization on Illusory Target Biases During Goal-Directed Aiming

2016· article· en· W2473627624 sur OpenAlexafffund
James W. Roberts, James J. Burkitt, Digby Elliott

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTrajectoryPsychologyCognitive psychologyComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During rapid aiming, movements are planned and executed to avoid worst-case outcomes that require time and energy to correct. As such, downward movements initially undershoot the target to avoid corrections against gravity. Illusory target context can also impact aiming bias. Here, the authors sought to determine how strategic biases mediate illusory biases. Participants aimed to Müller-Lyer figures in different directions (forward, backward, up, down). Downward biases emerged late in the movement and illusory biases emerged from peak velocity. The illusory effects were greater for downward movements at terminal endpoint. These results indicate that strategic biases interact with the limb-target control processes associated with illusory biases. Thus, multiple control processes during rapid aiming may combine and later affect endpoint accuracy (D. Elliott et al., 2010 Elliott, D., Hansen, S., Grierson, L. E. M., Lyons, J., Bennett, S. J., & Hayes, S. J. (2010). Goal-directed aiming: two components but multiple processes. Psychological Bulletin, 136, 1023–1044.[Crossref], [PubMed], [Web of Science ®] , [Google Scholar]).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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