The effects of movement direction on movement time and accuracy during manual control tasks
Notice bibliographique
Résumé
The two frames of reference used to position the body in space are termed egocentric, where location and orientation are determined with respect to the individual, and allocentric, where location and orientation are based on the environment (Dassonville, Schlag & Schlag-Rey, 1995). Egocentric movements are used most often within peripersonal space, such as reaching. Kelly & Weaton (2013) showed that tool manipulation is completed more successfully in egocentric space than allocentric space, regardless of hand preference. The current study investigated whether handedness and movement direction influence accuracy and movement time on a manual task without tools. Forty-two young adults (29 right-handers, 13 left-handers) completed the Waterloo Handedness Questionnaire and a tablet-tracing task. An ACER Aspire Switch tablet was placed on a table in front of the participant, who then traced a track slightly larger than finger-width either going toward (egocentric) or away from (allocentric) the body. Results showed that movement time was significantly faster for egocentric trials, and the preferred hand performed significantly faster than the non-preferred hand, regardless of the task. Additionally, a 3-way interaction was found between direction, hand preference, and the hand used, where the preferred hand of right-handers was significantly faster making movements toward the body than the non-preferred hand. Interesting, left-handers showed no difference between the preferred and non-preferred hands. No effect of accuracy was found for movement type or hand preference, suggesting that participants sacrificed speed for accuracy. These results will be discussed in light of current theories regarding hand preference.
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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 | 0,003 |
| 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 ».