Investigating stationary limb localization using psychophysics: Beware of proprioceptive drift
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying the accuracy and variance of hand localization without vision is integral to understand the reliability of the proprioceptive system. Psychophysical methods primarily compare the endpoint position of a passively moved limb to a stationary visual reference (e.g., Sadler & Cressman, 2019). The purpose of the current study was to understand the ability to localize one's stationary, rather than passively moved, limb without vision using psychophysical methods. Participants placed their unseen limb under a half-silvered mirror with their index and ring finger atop of tactors. One finger was stimulated and then a visual mask was presented followed by a briefly flashed comparison dot. Participants then dictated whether the comparison dot was left or right of their stimulated finger position. An adaptive staircase procedure used the participant's response to determine the position of the comparison dot on the next trial. The initial comparison position was either fixed (task 1) or based on the participant's initial perceived finger positions (tasks 2 and 3). Additionally, a proprioceptive cue presented every 5 trials had participants lift their arm, clinch their fist and isometrically flex their wrist and elbow flexors/extensors (task 3; Wann & Ibrahim, 1992). In all three tasks, the perception of participants' finger position drifted in the magnitude of ~3cm, resulting in unreliable psychophysical estimates of perceptual accuracy and variability. The results suggest that when isolating somatosensory cues and not allowing for any visual recalibration, researchers must be aware of and account for large perceptual drifts in one's stationary limb position.Acknowledgments: University of Toronto, Ontario Research Fund, Canadian Foundation for Innovation, National Sciences and Engineering Council
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».