Multisensory integration in percussion performance
Notice bibliographique
Résumé
We investigated how auditory and haptic information concerning objects hardness is integrated for the purpose of controlling the velocity with which we strike an object. Our experimental manipulations and data analyses considered a variety of factors that should be integrated in a theory of multisensory perception: expertise of the perceiver; context (unimodal vs. multimodal); inter-modality congruence; inter-participants agreement in sensory weighting; performance. On each trial, participants struck a virtual object with a constant target velocity and received feedback on correctness. When the performance criterion was reached, feedback was eliminated, the auditory and/or haptic hardness of the struck object were changed, and the effects on subsequent striking velocity and performance were measured. In unimodal trials only the haptic or auditory display was presented. In multisensory trials, the audio-haptic changes could be congruent (e.g., both increased in hardness) or incongruent. We recruited participants with different levels of expertise with the task: percussionists, nonpercussionist musicians and nonmusicians. For both modalities, striking velocity increased with decreasing hardness, and vice versa. With the vast majority of participants, changes in haptic hardness were perceptually more relevant because they in-fluenced striking velocity to a greater degree than did changes in auditory hardness. The perceptual
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».