The reach of Fitts' theorem into and beyond the real world
Notice bibliographique
Résumé
Paul Fitts conducted landmark studies involving upper-limb movements to show how the amplitude of the reaching movement and the width of the target influence the time taken to complete the movements (Fitts 1954: J Exp Psychol; Fitts and Peterson 1964: J Exp Psychol). The formula developed in these studies has been shown to account for relationships between the speed of upper-limb movements and its accuracy. However, one notable problem with the proposed formula is the presumed unitary relationship between amplitude and width manipulations. On one hand, Heath et al. (2011: C J Exp Psychol) reported stronger than expected influences on movement time with amplitude compared to width manipulations. On the other hand, a close re-analysis of Fitts and Peterson indicates stronger than expected influences of width compared to amplitude manipulations. In this presentation, three possible explanations of the discordance between actual and expected influences of amplitude vs. width manipulations on movement time will be discussed. The first explanation is associated with the use of actual vs. effective target width. The second explanation concerns the availability of terminal feedback. The third explanation is related to the actual target sizes employed and their relevance in the real world.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,013 |
| Communication savante | 0,003 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».