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Enregistrement W7052207092

Représentation interne des caractéristiques physiques d'un objet

2010· other· fr· W7052207092 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2010
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueElectrostatic Discharge in Electronics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe ImaginaryVerisimilitudePoison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans les situations du quotidien, nous manipulons fréquemment des objets sans les regarder. Pour effectuer des mouvements vers une cible précise avec un objet à la main, il est nécessaire de percevoir les propriétés spatiales de l’objet. Plusieurs études ont démontré que les sujets peuvent discriminer entre des longueurs d'objet différentes sans l’aide des informations visuelles et peuvent adapter leurs mouvements aux nouvelles caractéristiques inertielles produites lors de la manipulation d’un objet. Dans cette étude, nous avons conduit deux expérimentations afin d’évaluer la capacité des sujets à adapter leurs mouvements d’atteinte à la longueur et à la forme perçues des objets manipulés sur la base unique des sensations non visuelles (sensations haptiques). Dans l'expérience 1, dix sujets devaient exécuter des mouvements d’atteintes vers 4 cibles tridimensionnelles (3D) avec un objet à la main. Trois objets de longueur différente ont été utilisés (pointeurs: 12.5, 17.5, 22.5 cm). Aucune connaissance de la position de la main et de l’objet par rapport à la cible n’était disponible pendant et après les mouvements vers les cibles 3D. Ainsi, lorsque comparé avec les erreurs spatiales commises lors des atteintes manuelles sans pointeur, l’erreur spatiale de chacun des mouvements avec pointeur reflète la précision de l’estimation de la longueur des pointeurs. Nos résultats indiquent que les sujets ont augmenté leurs erreurs spatiales lors des mouvements d’atteinte avec un objet en comparaison avec la condition sans pointeur. Cependant, de façon intéressante, ils ont maintenu le même niveau de précision à travers les trois conditions avec des objets de différentes longueurs malgré une différence de 10 cm entre l’objet le plus court et le plus long. Dans l'expérience 2, neuf sujets différents ont effectué des mouvements d’atteinte vers les mêmes cibles utilisant cette fois-ci deux objets en forme de L (objet no.1 : longueur de 17,5 cm et déviation à droite de 12,5 cm – objet no.2 : longueur de 17,5 cm et déviation à droite de 17,5 cm). Comme c’était le cas lors de l'expérience 1, les sujets ont augmenté leurs erreurs spatiales lors des mouvements d’atteinte avec les objets et cette augmentation était similaire entre les deux conditions avec les objets en forme de L. Une observation frappante de l’expérience 2 est que les erreurs de direction n’ont pas augmenté de façon significative entre les conditions avec objet en forme de L et la condition contrôle sans objet. Ceci démontre que les participants ont perçu de façon précise la déviation latérale des objets sans jamais avoir eu de connaissances visuelles de la configuration des objets. Les résultats suggèrent que l’adaptation à la longueur et à la forme des objets des mouvements d’atteinte est principalement basée sur l’intégration des sensations haptiques. À notre connaissance, cette étude est la première à fournir des données quantitatives sur la précision avec laquelle le système haptique peut permettre la perception de la longueur et de la forme d’un objet tenu dans la main afin d’effectuer un mouvement précis en direction d’une cible.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,005

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,149
Écart entre enseignants0,147 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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