Adaptation to haptic target size highlights the hierarchical nature of grasp planning
Notice bibliographique
Résumé
We used a grasp-adaptation paradigm to test two models of grasp planning: a ‘classic’ model in which the target is coded separately as size and position, and an integrated model that postulates the target is coded as a set of egocentric ‘grasp points’. Participants (N=144) reached, without visual feedback, for virtual targets and grasped real (haptic) ones whose sizes were either the same, larger, or smaller. Two adaptation sequences were administered, each comprised of a series of baseline, adaptation, and then washout trials. On baseline and washout trials, the virtual and haptic objects were identical. On adaptation trials, the target's haptic size was either always larger or always smaller than its virtual size. Consistent with prior work, we observed strong aftereffects in the first (control) sequence. We administered a second sequence to test if the aftereffect would generalize to a novel target orientation and/or position while preserving target size. Notably, the classic model implies that the aftereffect should generalize under such circumstances. In contrast, the integrated model implies the aftereffect should fail to generalize, because a novel target position and/or orientation requires a novel set of grasp points. Surprisingly, generalization depended on the direction of the grasp aperture’s induced adjustment and, therefore, neither model can fully accommodate our findings. Specifically, the aftereffect induced by the larger haptic object generalized to novel target position and/or orientation, whereas the aftereffect induced by the smaller haptic object did not. In the latter condition, novel target orientations resulted in the strongest attenuation of aftereffects. Considering the asymmetric consequences of under- vs. over-sizing grasp aperture, our findings suggest grasp planning prioritizes haptic size when compensating for an under-sized grasp aperture. When under-sizing is not applicable, however, haptic integration is subsumed under de novo coding of the orientation of the hand opposition space.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».