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Enregistrement W2744665562

The use of a shared task representation to select and plan movements during a sequential joint action task

2014· article· en· W2744665562 sur OpenAlexaffabout
Matthew Ray, John de Grosbois, Timothy N. Welsh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)DowelAction (physics)Movement (music)Joint (building)Cognitive psychologyPsychologyCognitionSession (web analytics)Motor planningAction planPerceptionComputer scienceSocial psychologyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One cognitive theoretical approach to the study of joint action holds that co-actors form shared task representations that contain a shared goal and information related to the completion of the goal. The study of sequential joint actions (where one co-actors movement is the precursor for their partner’s movement) provides insight into how shared task representations could be used during joint actions. If co-actors use shared task representations to plan their movements, then the initial movement in a sequential joint action should be influenced by some feature of their co-actors subsequent movement. The purpose of the present study was to determine if co-actors plan their movements to accommodate the difficulty of their partners’ action. Further, we investigated whether motor experience influences response selection in a joint action task. To these ends, partners performed an aiming task that was divided between them. The participants were told to place a dowel on a line between two potential targets and that their partner would have to make a movement with the dowel to one of the targets from wherever they placed it on the line. The targets varied in relative size throughout the session and the targets were randomly chosen on each trial. Participants completed the partner task before and after completing an individual task. Consistent with the prediction, that co-actors take the difficulty of their partners’ actions into account, the dowel was placed closer to the smaller target of a pair. Further, in support of the prediction that motor experience influences dowel placement, there was a shift in dowel placement following the individual task. These results support the hypothesis that co-actors plan their movements based on features of their co-actors movements and that motor experience provides information that allows people to better plan movements for their partners. Acknowledgments: NSERC and the Ontario Ministry of Innovation and Research

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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