Multiple object handling: exploring strategies for cumulative grasping and transport using a single hand
Notice bibliographique
Résumé
Humans can cumulatively grasp multiple objects and then transport them using a single hand (e.g., when clearing up tableware). This skill, which we refer to as 'multiple object handling', helps minimise the number of actions required to transport objects. However, it also presents unique challenges for the sensorimotor system, including the use of grips other than finger-thumb opposition (almost always used for grasping single objects). In the present work we explored the strategies used for multiple object handling, particularly focussing on object selection and grip choice. Participants were presented with pairs of objects, asked to grasp one of them and then, without placing that object down, grasp the second object and transport both to a designated location. We examined the order in which participants selected objects and the grips used for grasping and holding them. Results provide preliminary evidence for a typical approach to multiple object handling. We observed that when two objects were grasped cumulatively for transport, finger-thumb opposition was almost always used to grasp the first object, which was then frequently held using an atypical grip (e.g., finger-finger or finger-palm opposition). Finger-thumb opposition was almost always used once again to grasp the subsequent object. Participants preferred to grasp objects with lower mass or surface area first, potentially facilitating this approach. In sum, this work provides insight into a technique commonly used for efficient object transport.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».