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Enregistrement W4386009585 · doi:10.1111/nyas.15056

Characterizing affiliative touch in humans and its role in advancing haptic design

2023· review· en· W4386009585 sur OpenAlexafffund
James H. Kryklywy, Preeti Vyas, Karon E. MacLean, Rebecca M. Todd

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMichael Smith Health Research BC
Mots-clésHaptic technologyPsychologySensory systemWearable computerCognitive neuroscienceCognitionSensationNeuroscienceCognitive psychologyCognitive scienceHuman–computer interactionComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An emerging view in cognitive neuroscience holds that the extraction of emotional relevance from sensory experience extends beyond the centralized appraisal of sensation in associative brain regions, including frontal and medial-temporal cortices. This view holds that sensory information can be emotionally valenced from the point of contact with the world. This view is supported by recent research characterizing the human affiliative touch system, which carries signals of soft, stroking touch to the central nervous system and is mediated by dedicated C-tactile afferent receptors. This basic scientific research on the human affiliative touch system is informed by, and informs, technology design for communicating and regulating emotion through touch. Here, we review recent research on the basic biology and cognitive neuroscience of affiliative touch, its regulatory effects across the lifespan, and the factors that modulate it. We further review recent work on the design of haptic technologies, devices that stimulate the affiliative touch system, such as wearable technologies that apply the sensation of soft stroking or other skin-to-skin contact, to promote physiological regulation. We then point to future directions in interdisciplinary research aimed at both furthering scientific understanding and application of haptic technology for health and wellbeing.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,329
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,098 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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