A new multivariate analysis method suggests timing is key factor in visually-guided reach-to-grasp movements
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Visually guided reach-to-grasp actions have been proposed to consist of distinct transport and grip components, which may result from the different visual properties required to guide them (location and object size and shape, respectively). However, kinematic studies of hand actions have typically investigated the effect of different conditions on dependent measures one at a time. We examined the interrelationships between various kinematic variables using a multivariate approach. In addition, we developed new measures of grip accuracy and tested how these related to standard reach-to-grasp variables. METHODS: Participants (n=24) performed reach-to-grasp or reach-to-touch movements upon different-sized rectangular objects. Our analysis involved correlating standard kinematic variables (e.g., maximum grip aperture, MGA, and peak velocity of reach, PV, and time at which they occurred, tMGA and tPV) and new grip accuracy variables (shift and orientation of initial grip) with one another across all trials for each subject. We applied a multivariate analysis [using similar logic as representational similarity analysis (RSA) used in fMRI] to test various models of reach-to-grasp components, including a transport-grip model which predicts strong correlations within (but not between) traditional transport and grip and a timing-based model which predicts strong correlations between variables associated with the timing of movement. RESULTS: Our timing-based model of reach-to-grasp movements, but not the transport-grip model, showed strong correlation with the data. Furthermore, as opposed to our hypothesis, participants did not display larger grips on trials where their grip accuracy was low. CONCLUSION: Though standard kinematic measures used in studying reach-to-grasp movements (e.g., PV, MGA) have been theoretically divided into transport and grip variables, these variables do not explain the relationships between variables. The development of new measures of grip accuracy and new applications of multivariate analyses open up new questions for kinematic studies of reach-to-grasp movements in clinical populations and healthy controls. Meeting abstract presented at VSS 2017
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».