Perception of box lifting in a point light display paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Humans are able to perceive unique types of biological motion presented as point light displays (PLDs). Thirty years ago, Runeson and Fryholm (1983) studied observers' perceptions of weights lifted by actors who moved deceptively to feign the object's mass. They identified that, in spite of the lifter's acting, the PLDs provided enough information about the kinematics necessary to lift the object for the observer to form an accurate perception. However, research also shows that PLDs contain information about human expectation and emotion (e.g., Dittrich et al., 1996). This study improves on Runeson and Fryholm's paradigm by having observers judge the weights lifted by a participant who is under the influence of the size weight illusion. The lifter performed lifts of boxes that varied in size (small, medium, large) and weight (25 lbs, 50 lbs, 75 lbs). Moreover, the participants viewed these lifts across 4 different PLD conditions: box-at-rest, moving box, lifter only, box-and-lifter; and 1 full video condition. The results indicate that participants display the least absolute error when judging the full video condition. Furthermore, in the absence of either box or lifter PLD information, the participants' are not able to significantly differentiate the various box weights. These findings suggest that accurate PLD perceptions depend on information about both the actor and the objects. These results are relevant to processes of observational learning and indicate that PLDs may be insufficient for tasks requiring complex kinematic extraction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».