Enhancing skill learning with dual-user haptic feedback: insights from a task-specific approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study was to examine whether inter-user haptic feedback would have a differential impact on skill acquisition based on the nature of the surgical task involved. Specifically, we hypothesized that haptic feedback would facilitate target orientation more than cutting tasks in the context of laparoscopic surgery. Methods: Ten novice participants were recruited and assigned to one of two training groups. Each group underwent six half-hour training sessions dedicated to laparoscopic pattern-cutting tasks. In the haptic group, five participants received expert guidance during the training sessions, whereas the remaining five participants in the control group engaged in self-practice. All trials were recorded on video, enabling a comparative analysis of task performance between the participants’ left hand (target manipulation) and right hand (cutting task). Additionally, the number of haptic feedback instances provided to the trainees in the haptic group was recorded. Results: Practice led to a reduction in total task time, grasping time, and cutting errors. However, no significant differences were observed between the two training groups, except for the grasping time, where haptic feedback significantly reduced the grasping time compared to the control group. Moreover, the frequency of haptic feedback instances provided to the trainees was notably higher for the grasping than for the cutting task. Discussion: Our study suggests that haptic feedback has a more substantial impact on orientation tasks than on cutting tasks in laparoscopic surgery training. However, we acknowledge that a larger sample size would provide a more robust evaluation of this effect.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle