Visual Uncertainty Unveils the Distinct Role of Haptic Cues in Multisensory Grasping
Notice bibliographique
Résumé
Human multisensory grasping movements (i.e., seeing and feeling a handheld object while grasping it with the contralateral hand) are superior to movements guided by each separate modality. This multisensory advantage might be driven by the integration of vision with either the haptic position only or with both position and size cues. To contrast these two hypotheses, we manipulated visual uncertainty (central vs peripheral vision) and the availability of haptic cues during multisensory grasping. We showed a multisensory benefit regardless of the degree of visual uncertainty suggesting that the integration process involved in multisensory grasping can be flexibly modulated by the contribution of each modality. Increasing visual uncertainty revealed the role of the distinct haptic cues. The haptic position cue was sufficient to promote multisensory benefits evidenced by faster actions with smaller grip apertures, whereas the haptic size was fundamental in fine-tuning the grip aperture scaling. These results support the hypothesis that, in multisensory grasping, vision is integrated with all haptic cues, with the haptic position cue playing the key part. Our findings highlight the important role of nonvisual sensory inputs in sensorimotor control and hint at the potential contributions of the haptic modality in developing and maintaining visuomotor functions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».