The impact of distractor timing on reaching movements to visual and auditory targets
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of multisensory-motor integration is important for understanding humans’ interactions with their environments and the design of human-machine interfaces. The present study explored the effects of multisensory distractors presented either early (120ms) or late (240ms) during movement execution. Twelve right-handed participants (7 male, M =21 (SD=2.39) years) were trained to perform 300ms reaching movements. Experimental trials were performed in two separate blocks: 1) visual targets paired with auditory distractors; 2) auditory targets paired with visual distractors. The distractor was either in the same location, or to the left or right of the target. Red lights and audio buzzers (1000kHz) provided visual and auditory stimuli respectively. All stimuli were 100ms and were installed behind a black fabric screen to occlude the locations. Three dimensional spatiotemporal data was collected using an Optotrak 3D Investigator at 400Hz. Performance measures were analyzed using a 2 Target Modality (visual, auditory) by 3 Distractor Condition (early, late, none) repeated measures ANOVA. Trajectories were analyzed separately for target modality using a 2 Distractor Condition by 5 Distractor Location by 4 Movement Proportion repeated measures ANOVA. Main effect for reaction time was consistent with our prediction that movement preparation towards an auditory target (426ms) takes longer than a visual target (324ms). While there were no differences in movement time (MT), participants reached significantly higher peak velocities when aiming towards a visual (1650mm/s) versus auditory (1143mm/s) target. Analyses of the horizontal trajectories of visual targets revealed a significant distractor condition by movement proportion interaction. Participants continued to adjust their movements throughout the trajectory when an auditory distractor occurred late in movements. If the distractor occurred early, they did not adjust their movements after 75% of MT. Participant’s ability to perform online control was impacted by the presence of an early auditory distractor when aiming towards a visual target. Acknowledgments: Natural Sciences and Engineering Research Council, and Manitoba Health Research Council.
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 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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».