The role of visual feedback on reach kinematics in a rapid decision making task
Notice bibliographique
Résumé
When participants are presented with a target and overlapping penalty region, participants initially aim closer to the penalty region than optimal before shifting their endpoint to a more optimal location. Previously we divided participants into three groups, to explore the effect of different types of visual feedback. In the No Feedback group, the target/penalty configuration would disappear when participants initiated the movement. In the Terminal Feedback group, the configuration would disappear and then reappear upon screen contact. Finally, a Full Feedback group saw the configuration for the entire duration of the movement. We showed no difference in endpoint adaptation away from the penalty region over the course of exposure between the groups, but the Terminal/Full Feedback groups showed greater undershooting of the target, even once full feedback was given in a transfer task. Our results may be related to the finding that individuals have two distinct phases of movement: an initial increase in velocity to reach peak, followed by a decrease presumably to fine-tune the movement using visual feedback. The purpose of this study was to compare the kinematics of the reaches made to the target/penalty configurations under different feedback conditions to determine how visual feedback may have impacted endpoint selection. Results indicate that movement kinematics, including time after peak velocity, changed across exposure to the task in all groups. Other feedback mechanisms, aside from visual feedback, may have helped participants in all conditions select a more optimal endpoint over the course of task exposure.
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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 | 0,001 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».