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Enregistrement W7018043606

The Contribution of Visual & Somatosensory Input to Target Localization During the Performance of a Precision Grasping & Placement Task

2017· dissertation· en· W7018043606 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésMonocularModality (human–computer interaction)Somatosensory systemTask (project management)PerceptionMonocular visionKinematicsStereopsisBinocular vision
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Binocular vision provides the most accurate and precise depth information; however, many people have impairments in binocular visual function. It is currently unknown whether depth information from another modality can improve depth perception during action planning and execution. Therefore, the goal of this thesis was to assess whether somatosensory input improves target localization during the performance of a precision placement task. It was hypothesized that somatosensory input regarding target location will improve task performance. \n \nMethods: Thirty visually normal participants performed a bead-threading task with their right hand during binocular and monocular viewing. Upper limb kinematics and eye movements were recorded using the Optotrak and EyeLink 2 while participants picked up the beads and placed them on a vertical needle. In study 1, somatosensory and visual feedback provided input about needle location (i.e., participants could see their left hand holding the needle). In study 2, only somatosensory feedback was provided (i.e., view of the left hand holding the needle was blocked, and practice trials were standardized). The main outcome variables that were examined were placement time, peak acceleration, and mean position and variability of the limb along the trajectory. A repeated analysis of variance with 2 factors, Viewing Condition (binocular/left eye monocular/right eye monocular) and Modality (vision/somatosensory) was used to test the hypothesis. \n \nResults: Results from study 1 were in accordance with our hypothesis, showing a significant interaction between viewing condition and modality for placement time (p=0.0222). Specifically, when somatosensory feedback was provided, placement time was >150 ms shorter in both monocular viewing conditions compared to the vision only condition. In contrast, somatosensory feedback did not significantly affect placement time during binocular viewing. There was no evidence to support that motor planning was improved when somatosensory input about end target location was provided. Limb trajectory showed a deviation toward needle location along azimuth at various kinematic markers during movement execution when somatosensory feedback was provided. Results from study 2 showed a main effect of modality for placement time (p=0.0288); however, the interaction between modality and vision was not significant. The results also showed that somatosensory input was associated with faster movement times and higher peak accelerations. Similar to study one, limb trajectory showed a deviation toward needle location at various kinematic markers during movement execution when somatosensory feedback was provided. \n \nConclusions: This study demonstrated that information from another modality can improve planning and execution of reaching movements under certain conditions. It may be that the role of somatosensory input is not as effective when practice is not administered. It is important to note that despite the improved performance when somatosensory input was provided, performance did not reach the same level as was found during binocular viewing. These findings provide new knowledge about multisensory integration during the performance of a high precision manual task, and this information can be useful when designing new training regimens for people with abnormal binocular vision.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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