From lips to hand: How images of lip postures can facilitate hand movements
Notice bibliographique
Résumé
Humans often perform concurrent mouth and hand movements during physical activity (e.g., contracting orofacial features during a power lift). Indeed, a recent study has shown that the orbicularis oris, a lip muscle involved in lip puckering, shows increased activity during various hand gestures (Higginbotham et al., 2008). Given the bidirectional nature of the relationship between hand and mouth movements (e.g., Gentilucci et al., 2001), it is unclear if the observation of various lip / mouth postures can also facilitate hand movements (i.e., decrease reaction time (RT) relative to baseline). Twenty participants were exposed to images of lip and mouth postures, including lip puckered (kiss) or pressed (smile) or mouth open or closed. In the experimental condition, these images were randomly presented, followed by a fixation cross (green or blue) that prompted participants to perform either a precision or power grip. A control condition involved images devoid of orofacial features. Results indicated a significant decrease in power grip RTs with the "lip puckering" image, relative to its control image. In contrast, no significant reduction in hand grip RTs were found for the other lip/ mouth postures. These findings provide evidence that some lip postures can facilitate the initiation of a hand grip, which further demonstrate the tight coupling between these two effectors.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».