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Enregistrement W2800118457 · doi:10.1167/18.4.18

Eye movement training is most effective when it involves a task-relevant sensorimotor decision

2018· article· en· W2800118457 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBangladesh Agricultural University Research System
Mots-clésEye movementTask (project management)Eye–hand coordinationModalitiesModality (human–computer interaction)Computer scienceTraining (meteorology)Movement (music)Physical medicine and rehabilitationPsychologyArtificial intelligenceCognitive psychologyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eye and hand movements are closely linked when performing everyday actions. We conducted a perceptual-motor training study to investigate mutually beneficial effects of eye and hand movements, asking whether training in one modality benefits performance in the other. Observers had to predict the future trajectory of a briefly presented moving object, and intercept it at its assumed location as accurately as possible with their finger. Eye and hand movements were recorded simultaneously. Different training protocols either included eye movements or a combination of eye and hand movements with or without external performance feedback. Eye movement training did not transfer across modalities: Irrespective of feedback, finger interception accuracy and precision improved after training that involved the hand, but not after isolated eye movement training. Conversely, eye movements benefited from hand movement training or when external performance feedback was given, thus improving only when an active interceptive task component was involved. These findings indicate only limited transfer across modalities. However, they reveal the importance of creating a training task with an active sensorimotor decision to improve the accuracy and precision of eye and hand movements.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,278 · 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