Joint Action is a Framework for Understanding Partnerships Between Humans and Upper Limb Prostheses
Notice bibliographique
Résumé
This work contributes a conceptual analysis of upper-limb prosthesis control methods; the goal of this work is to deliver new insight into the design of future biomechatronic systems intended for human interaction. Recent advances in upper limb prostheses have led to significant improvements in the number of movements provided by a user's robotic limb. However, controlling multiple degrees of freedom via muscle-generated (myoelectric) signals remains challenging for individuals with limb difference. To address this issue, various machine learning controllers have been developed to better predict a user's movement intent. As these controllers become more intelligent and take on more autonomy in the system, the traditional approach of representing the human-machine interface as a human controlling a tool becomes limiting. We here suggest that one possible approach to improve the under-standing of these interfaces is to model them as collaborative, multi-agent systems through the lens of human-prosthesis joint action. The field of joint action has been commonly applied to two human partners who work jointly together to effect coordinated change in their shared environment. Using a joint action framework also provides opportunities to understand the interactions between human and machine partners: how each represents the other's goal, their monitoring and prediction of each other's actions, the communication between them, and their ability to adapt to each other. In this work, we survey three different prosthesis controllers-proportional electromyo-graphy with sequential switching, pattern recognition, and adaptive switching-in terms of how they present the hallmarks of joint action. The results of this comparison contribute a new perspective for understanding how existing myoelectric systems relate to each other, along with two concrete recommendations for how to improve these systems via additional capacity for prediction learning and coordination smoothing.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».