Humans Optimally Integrate Cutaneous and Proprioceptive Cues In Haptic Size Perception
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sensory perception often relies on the brain’s integration of multiple noisy inputs (cues), a process known as cue combination. Cue combination within the sense of touch has been understudied. Here, we investigated whether humans optimally combine haptic cutaneous and hand configuration cues when discerning the size (e.g., diameter) of a disk held edge-on between the thumb and index fingers. When these two fingers span the diameter of a disk to contact its perimeter, a hand configuration cue (relating to the perceived distance between the fingers) provides information about the disk’s size. Less obviously, cutaneous cues to disk size may be provided simultaneously from the indentation of the skin caused by the curvature of the disk (smaller disks cause greater indentation). It is unknown whether humans make use of all these cues when perceiving the size of the held object, and if so, whether they integrate the cues optimally. We considered three hypotheses for how humans might use these cues: they might rely solely on the least noisy cue (Winner-Take-All Model, WTA), combine cues based on a simple arithmetic average (Average-Measurement Model, AVG), or combine cues via an optimal weighted average (Optimally-Weighted Model, OPT). In three experiments involving 34 participants, we measured the reliabilities of these cues and compared participant performance to the predictions of the three models. Each experiment tested participants using a two-interval forced-choice (2IFC) paradigm with 3D printed disk stimuli. On each trial, under occluded vision, participants felt two disks sequentially and responded which felt larger. Participants were tested with each finger’s cutaneous cue alone, the configuration cue alone, and all three cues together. In two experiments, the disks presented were circular. In a third experiment, unknown to participants, some of the presented disks were oval-like cue-conflict stimuli. The improvement of accuracy observed in multi-cue conditions over single-cue conditions, and the Point of Subjective Equality (PSE) shifts observed in cue-conflict conditions, were consistent with optimal cue combination. We conclude that humans are capable of combining haptic cutaneous and configuration cues optimally to judge the sizes of held objects.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».