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Enregistrement W4316673629 · doi:10.1080/00222895.2022.2132201

Do Changes in the Body-Part Compatibility Effect Index Tool-Embodiment?

2023· article· en· W4316673629 sur OpenAlexafffund
Aarohi Pathak, Kimberley Jovanov, Michael A. Nitsche, Ali Mazalek, Timothy N. Welsh

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBody schemaPsychological interventionHuman–computer interactionPerceptionComputer sciencePsychologyRakeCognitive psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tool-embodiment is said to occur when the representation of the body extends to incorporate the representation of a tool following goal-directed tool-use. The present study was designed to determine if tool-embodiment-like phenomenon emerges following different interventions. Participants completed body-part compatibility task in which they responded with foot or hand presses to colored targets presented on the foot or hand of a model, or on a rake held by the model. This response time (RT) task was performed before and after one of four interventions. In the Virtual-Tangible and the Virtual-Keyboard interventions, participants used customized controllers or keyboards, respectively, to move a virtual rake and ball around a course. Participants in the Tool-Perception intervention manually pointed to targets presented on static images of the virtual tool-use task. Participants in the Tool-Absent group completed math problems and were not exposed to a tool task. Results revealed that all four interventions lead to a pattern of pre-/post-intervention changes in RT thought to indicate the emergence of tool-embodiment. Overall, the study indicated that tool-embodiment can occur through repeated exposure to the body-part compatibility paradigm in the absence of any active tool-use, and that the paradigm may tap into more than just body schema.

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)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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)0,0040,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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