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Enregistrement W3094908816 · doi:10.1167/jov.20.11.750

Grasping real-world objects along ambiguous dimensions is not biased by ensemble perception

2020· article· en· W3094908816 sur OpenAlexaff
Annabel Wing-Yan Fan, Lin Guo, Adam Frost, Robert L. Whitwell, Matthias Niemeier, Jonathan S. Cant

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrientation (vector space)Artificial intelligencePerceptionIllusionVisual perceptionComputer scienceGRASPComputer visionKinematicsScene statisticsPsychologyPattern recognition (psychology)CommunicationCognitive psychologyMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The visual system extracts summary representations of visually similar objects which can bias the perception of individual objects towards the ensemble average. The visual system also plays a dominant role in guiding action, which has been shown to resist the illusion-inducing backgrounds of classic pictorial illusions. These findings suggest that actions resist ensemble-based biases of visual scenes, in support of the view that different visual systems underlie scene perception and visually-guided action. Here we test whether ensemble statistics can influence visually-guided action when the target object’s orientation, a crucial object feature for planning the hand’s grasp posture, is visually ambiguous. To do this, we recorded the hand kinematics and electromyographic activity of ten participants who reached-out to grasp a circular 3D target that was placed in a background ensemble of 3D ellipses. Importantly, the average orientation and size of the ensemble was systematically varied (counter-clockwise vs. clockwise; small vs. large) across trials, with the prediction that ensemble statistics may affect grasping towards ambiguous (orientation) but not unambiguous (size) visual information. As a perceptual control, participants performed, in a separate block of trials, a manual-adjustment task in which they estimated the average size and average orientation of the ensemble displays. A univariate analysis using the kinematic data showed that neither the maximum grip aperture nor grasp orientation were biased by the average size and orientation of the ensemble displays, respectively, despite both summary statistics biasing their respective perceptual measures in the explicit estimation tasks. Furthermore, support vector machine classification of ensemble statistics achieved above-chance classification accuracy when trained on kinematic and electromyographic data from the perceptual but not grasping conditions, supporting our univariate findings. These results suggest that even along ambiguous grasping dimensions, visually guided behaviors towards real-world objects are not strongly biased by ensemble processing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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