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Enregistrement W7009537661

Effects of Gaze Position on Touch Localization

2016· other· en· W7009537661 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueYorkSpace (York University) · 2016
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazeFrame of referenceReference framePerceptionPosition (finance)Task (project management)Frame (networking)Head (geology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has shown that the direction of gaze relative to the body affects the perceived location of touch, and has argued that these effects indicate that a gaze-centered reference frame is used for touch localization. In this dissertation I examine a discrepancy in the existing literature: why do different studies report opposite directions of effects when eye and head positions are manipulated separately? I resolve this discrepancy by showing that it is not due to whether eye or head position is manipulated (chapter 2) but is in fact due to the nature of the task (chapter 3). I also find that the effect occurs on the back of the body (chapter 4), a body part that is not normally in view and thus would be less likely to use gaze as a reference point. I test theories for why these effects occur (chapter 5), and find that results are compatible with the perceived location of a touch being attracted towards the location of gaze, at least for perceptual measures. When location was reported by pointing, an action-based measure, I find no effect of gaze direction on touch localization, suggesting that a gaze-independent reference frame is used for action. These behavioral results are complementary to recent neurophysiological and neuroimaging findings indicating that spatial locations are coded in a range of different reference frames, and indicate that gaze-related reference frames are behaviorally relevant in tactile localization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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