The Effect of Contextual Cues on Goal-Directed Reaches to Multisensory Targets
Notice bibliographique
Résumé
When reaching for an object on a crowded table, visual information about the position of other objects should contribute to the movement plan to avoid spills and bumps. Previous research has found that movements to visual targets were more accurate when non-target visual information (e.g., contextual cues) were present in the reaching environment compared to when reaching in a dark environment. Although visual context plays a role in movements to visual targets, it is unknown if this information is also used when making movements to somatosensory targets (e.g., body positions). The goal of this study is to determine if the presence of visual contextual cues also affects movements to somatosensory targets. Eleven neurologically-healthy participants performed upper-limb reaches to unseen somatosensory targets and seen visual targets with and without contextual cues. To assess the impact of contextual information, radial error, angular error and temporal kinematic variables (e.g. time to peak velocity) were computed. Our results indicated that the presence of contextual cues did reduce radial error for movements to both target modalities. These results provide evidence that contextual information may also contribute to movements to somatosensory targets, indicating that external visual cues could play a role in how humans localize body position.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».