Judging endpoint bias: The need for voluntary control
Notice bibliographique
Résumé
Reaching to objects involves comparing limb and target positions, such that online judgements of undershooting or overshooting contribute to the accurate completion of the movement. In a recent study, participants were asked to judge whether they undershot or overshot the target after performing a reaching movement. Participants were given vision throughout the movement or during a 20 ms window of vision, which was presented when the limb reached various velocities, ranging between 0.03 and 1.4 m/s. Participants were significantly better in judging endpoint bias when vision was available throughout the movement compared to all 20 ms window conditions (and there were differences in endpoint judgements across the window conditions). To test if the ability to judge endpoint bias during a movement is primarily based on visual information, we employed a similar protocol with the addition of an observer. Participants were seated across from each other while the actor reached towards a target as quickly and as accurately as possible. Both the actor and the observer were given vision throughout the movement or during a 20 ms window of vision that began when the actor’s limb reached 0.03, 0.6, 1.0, or 1.4 m/s. After each trial, they were asked to privately indicate whether the final limb position had undershot or overshot the target. In both the acting and observing task, participants exhibited better endpoint bias judgements when given vision of the limb throughout the movement than in all window conditions. More importantly, the actor exhibited a significantly greater ability to judge endpoint bias compared to the observer, across all window conditions. Thus, performing the actual movement appears to be more important than the visual information when making online endpoint bias judgements, highlighting the important role for an efference copy and/or proprioception in forming judgements about the accuracy of an action.Acknowledgments: NSERC (Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada), CFI (Canada Foundation for Innovation) and ORF (Ontario Research Fund)
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.
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 | 0,019 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».