MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4225419647 · doi:10.1096/fasebj.2022.36.s1.r3137

Do Our Hands See What Our Eyes See: Investigating the Relationships Between Spatial and Haptic Abilities

2022· article· en· W4225419647 sur OpenAlexaff
Michelle A. Sveistrup, J Langlois, Timothy D. Wilson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaptic technologyMental rotationSightTest (biology)ComprehensionPsychologyCognitionGazeCognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligenceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Spatial abilities (SA) are the cognitive ability to manipulate mental images of objects to problem solve and are linked to comprehension of three‐dimensional (3D) spatial knowledge in gross anatomy and in learning clinical procedures. Similarly, haptic abilities (HA) refer to translating tactile information from the immediate environment into mental images and are involved in handling anatomical specimens and technical skill acquisition common to clinicians. Both abilities independently play an important role in learning anatomy, yet the relationships between SA and HA are unknown. The objective of this study is to explore SA‐HA interactions. Methods The Mental Rotations Test (MRT) and the newly developed haptic abilities test (HAT) respectively quantified SA and HA in undergraduate students. The HAT, modelled after the MRT, consisted of untimed, matching questions utilizing MRT‐styled 3D handheld wooden objects (~10cm3) under three sensory conditions using sight (S), haptics (H) and the combination of both sight and haptics (SH). While HAT condition scores and response times determined accuracy, video recorded subject gaze and haptic behaviours on a question‐by‐question basis. Scores for MRT are presented as mean ± SD and HAT scores as median (Q1‐Q3). Results Subjects (n=16, 10F, 20‐28yrs) completed the MRT and HAT and were categorized into high (n=9, 4F, MRT: 14.8±3) and low (n=7, 6F, MRT: 6.3±3) (H/LSA) groups ( p<0.0001 ). Scores obtained in the H condition [14 (13‐15) vs 14 (14‐14), p=0.0031 ] were significantly lower than in the S [15 (15‐15) vs 14 (14‐15)] and SH conditions [15 (15‐15) vs 14 (14‐15)] in H/LSA groups respectively. Spearman’s correlation coefficient illustrated MRT scores were moderately related in the S condition (r=0.506, p=0.038 ), but unrelated in the SH and H conditions (SH: r=0.325, p=0.203 ; H: r=0.162, p=0.534 ). The number of pupillary fixations per question was similar (S:6.0±3.0 vs 5.9±1.4, p=0.910 ; SH: 4.5±2.0 vs 6.7±2.0, p=0.099 ) for H/LSA groups respectively. Initial descriptive analyses of hand behaviours (n=4) suggest H/LSA objects differently. Discussion Despite significant difference in SA, when individuals are presented identical environmental 3D objects to view, view and touch, or touch alone, it is difficult to differentiate SA. These data suggest that the addition of haptic sensory information may aid LSA individuals completing spatial tasks. Although visual attention and timing of haptic behaviours may be similar between H/LSA subjects, further kinematic analysis of haptic strategies may be more meaningful to isolate how somatosensory inputs aid problem solving behaviours in LSA persons. This is some of the first data to simultaneously measure hand and gaze behaviour during spatially challenging tasks in individuals with divergent SA. Given recent migrations to online anatomy teaching and learning environments due to COVID‐19, understanding learner behaviour when sensory inputs, like haptics, are removed is valuable evidence that can inform future anatomy curriculum and resource development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetAnatomy and Medical TechnologyTravaux en français237 207