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Enregistrement W4404135727 · doi:10.1016/j.neuroscience.2024.10.055

Hand and foot overestimation in visually impaired human adults

2024· article· en· W4404135727 sur OpenAlexaff
Lara A. Coelho, Claudia L. R. Gonzalez, Carolina Tammurello, Claudio Campus, Monica Gori

Notice bibliographique

RevueNeuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilHorizon 2020European Research Council
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationFoot (prosody)PsychologyVisually impairedAudiologyNeuroscienceMedicineOptometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has shown that visual impairment results in reduced audio, tactile and proprioceptive ability. One hypothesis is that these issues arise from inaccurate body representations. Few studies have investigated metric body representations in a visually impaired population. We designed an ecologically valid behavioural task in which visually impaired adults haptically explored various sized gloves or shoes. They were asked to indicate if they perceived each clothing item as bigger than the size of their hand or foot. In the post-hoc analyses we fit psychometric curves to the data to extract the point of subjective equality. We then compared the results to age/sex matched controls. We hypothesized the blind participants body representations should be more distorted. Because previous research has shown that females are more likely to overestimate body size, we predicted sex differences in the sighted participants. However, because blind adults have no exposure to visual ideals of body size, we predicted that there would be no sex differences. Our results showed thatblind participants overestimated their hands and feetto a similar degree. Sighted controls overestimated their hands significantly more than their feet. Taken together, our results partially support our hypothesis and suggest that visual deprivation, even for short periods result in hand size overestimation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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