Goal-directed grasping: Haptic and visual percepts of object size influence early but not late aperture shaping
Notice bibliographique
Résumé
Previous work has shown that visually and memory-guided grasping yields a time-dependent adherence to Weber's law. In particular, aperture variability (i.e., just-noticeable-difference scores: JNDs) during the early, but not late, stages of a response increases with the size of a to-be-grasped target object. The present study examined whether JND/object size scaling is specifically related to the visual properties of a target object. Participants grasped and manually estimated the size of target objects in visual and haptic conditions. In the visual condition, participants were provided a visual preview of the target object and then grasped, or manually estimated, the same target object without visual feedback. In the haptic condition, participants held an appropriately sized object in their non-grasping (i.e., left) limb for a preview and then grasped, or manually estimated, a target object without vision. As expected, a robust JND/object size scaling was observed for visual and haptic manual estimation tasks (i.e., Weber's law). Moreover, visual and haptic grasping tasks showed a JND/object size scaling on par to the manual estimation task from 20 through 60% of grasping time but not during the later stages of the response (i.e., > 60%). Thus, results show that visually and haptically defined information related to object size elicits a time-dependent adherence to the psychophysical principles of Weber's law. Acknowledgments: This work was supported by NSERC and NSERC-USRA
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».