Edge orientation perception during active touch
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies investigating the perceptual attributes of tactile edge orientation processing have applied their stimuli to an immobilized fingertip. Here we tested the perceptual attributes of edge orientation processing when participants actively touched the stimulus. Our participants moved their finger over two pairs of edges, one pair parallel and the other nonparallel to varying degrees, and were asked to identify which of the two pairs was nonparallel. In addition to the psychophysical estimates of edge orientation acuity, we measured the speed at which participants moved their finger and the forces they exerted when moving their finger over the stimulus. We report four main findings. First, edge orientation acuity during active touch averaged 12.4°, similar to that previously reported during passive touch. Second, on average, participants moved their finger over the stimuli at ~20 mm/s and exerted contact forces of ~0.3 N. Third, there was no clear relationship between how people moved their finger or how they pressed on the stimulus and their edge orientation acuity. Fourth, consistent with previous work testing tactile spatial acuity, we found a significant correlation between fingertip size and orientation acuity such that people with smaller fingertips tended to have better orientation acuity. NEW & NOTEWORTHY Edge orientation acuity expressed by the motor system during manipulation is many times better than edge orientation acuity assessed in psychophysical studies where stimuli are applied to a passive fingertip. Here we show that this advantage is not because of movement per se because edge orientation acuity assessed in a psychophysical task, where participants actively move their finger over the stimuli, yields results similar to previous passive psychophysical studies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».