MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3195401269 · doi:10.1038/s41598-021-95631-1

Midfrontal theta oscillation encodes haptic delay

2021· article· en· W3195401269 sur OpenAlexfundno aff
Haneen Alsuradi, Wanjoo Park, Mohamad Eid

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityNew York University Abu Dhabi
Mots-clésHaptic technologyElectroencephalographyTask (project management)Computer scienceKinesthetic learningPerceptionBrain–computer interfaceCognitionSensory systemStimulus modalityPsychologySimulationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Haptic technologies aim to simulate tactile or kinesthetic interactions with a physical or virtual environment in order to enhance user experience and/or performance. However, due to stringent communication and computational needs, the user experience is influenced by delayed haptic feedback. While delayed feedback is well understood in the visual and auditory modalities, little research has systematically examined the neural correlates associated with delayed haptic feedback. In this paper, we used electroencephalography (EEG) to study sensory and cognitive neural correlates caused by haptic delay during passive and active tasks performed using a haptic device and a computer screen. Results revealed that theta power oscillation was significantly higher at the midfrontal cortex under the presence of haptic delay. Sensory correlates represented by beta rebound were found to be similar in the passive task and different in the active task under the delayed and synchronous conditions. Additionally, the event related potential (ERP) P200 component is modulated under the haptic delay condition during the passive task. The P200 amplitude significantly reduced in the last 20% of trials during the passive task and in the absence of haptic delay. Results suggest that haptic delay could be associated with increased cognitive control processes including multi-sensory divided attention followed by conflict detection and resolution with an earlier detection during the active task. Additionally, haptic delay tends to generate greater perceptual attention that does not significantly decay across trials during the passive task.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific Reports→Même sujetNeural and Behavioral Psychology Studies→Travaux en français237 207→