Imagine all the people! Can we account for the assumed motor abilities of other people when imagining performing joint actions?
Notice bibliographique
Résumé
Imagining performing joint actions requires one to integrate one’s own imagined actions with the imagined actions of another person. In two experiments, we investigated motor imagery of joint action to determine if and how imagery processes are adapted based on the assumed motor capabilities of the partner. Participants imagined performing a joint serial transfer task (moving 4 discs to a peg) quickly and accurately with an imagined partner. Participants imagined transferring the first 2 discs in the sequence onto the target peg themselves and then imagined the partner transferring the last 2 discs. The description of the imagined partner (high vs low performer) was manipulated to determine if participants adapt their imagination based on the partner’s characteristics. Results revealed imagined MTs for the whole sequence were shorter when the description of the partner gave the impression of a ‘high’ performer compared to when the description was of a ‘low’ performer or when no description of the partner was provided. Results further revealed participants not only adjusted the imagined MTs of the partner’s portion of the task, but of their own portion of the task as well. That is, imagined MTs of the first 2 disc transfers were shorter when imagining performing the task with a high performer than with a low performer or when no description of the partner was provided. These findings suggest participants are able to adapt their imagination to the assumed capabilities of their partner, but that these adjustments also affected the imagination of their own movements.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».