Perceptual motor integration in a prediction motion task
Notice bibliographique
Résumé
Many activities in our daily life require us to interact with moving objects which may become occluded during movements forcing us to make spatial and temporal estimations. Such estimations are components of Prediction Motion Tasks (PMT). Previously (Marchak, et al 2013), using a custom designed ball movement and occlusion setup on a computer screen; we demonstrated differences in mouse click versus mouse move conditions. In the present study, we further examined performance in PMTs collecting data for eye and hand movements. Five participants (M=26yrs, SD=5.6) predicted the arrival of a ball to a target on a computer touchscreen by either clicking the mouse (mouse click) or by using their index finger to track the ball from a start position to the target and touching the screen upon estimated arrival (hand tracking) following occlusion. The targets moved at 3 speeds creating three different viewing and occluded periods (0.5, 0.75 and 1 seconds). Hand movements were recorded by a 3D motion analysis system (Optotrak 3020) at 240Hz and eye movements were monitored by eye tracker (ASL 6000) at 240Hz. Reaction time, movement time and spatial error data were analyzed using a 2 (movement condition) by 3 (ball speed) repeated measures ANOVA. Results revealed that participants were more accurate when the ball speed was slower. In the hand tracking condition, reaction time for the eyes was faster than the hands and resulted in faster movement times. Results will be discussed as they relate to cognitive and clocking strategies in prediction motion task performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».