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Record W7048352936

Lâinfluence dâun contexte virtuel sur les processus de contrôle en ligne des mouvements dâatteinte manuelle

2012· other· fr· W7048352936 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicLightning and Electromagnetic Phenomena
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Poison controlLigne
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif principal de la présente thèse était de déterminer les facteurs susceptibles d’influencer l’efficacité des processus de contrôle en ligne des mouvements d’atteinte manuelle. De nos jours, les mouvements d’atteinte manuelle réalisés dans un environnement virtuel (déplacer une souris d’ordinateur pour contrôler un curseur à l’écran, par exemple) sont devenus chose commune. Par comparaison aux mouvements réalisés en contexte naturel (appuyer sur le bouton de mise en marche de l’ordinateur), ceux réalisés en contexte virtuel imposent au système nerveux central des contraintes importantes parce que l’information visuelle et proprioceptive définissant la position de l’effecteur n’est pas parfaitement congruente. Par conséquent, la présente thèse s’articule autour des effets d’un contexte virtuel sur le contrôle des mouvements d’atteinte manuelle. \nDans notre premier article, nous avons tenté de déterminer si des facteurs tels que (a) la quantité de pratique, (b) l’orientation du montage virtuel (aligné vs. non-aligné) ou encore (c) l’alternance d’un essai réalisé avec et sans la vision de l’effecteur pouvaient augmenter l’efficacité des processus de contrôle en ligne de mouvement réalisés en contexte virtuel. Ces facteurs n’ont pas influencé l’efficacité des processus de contrôle de mouvements réalisés en contexte virtuel, suggérant qu’il est difficile d’optimiser le contrôle des mouvements d’atteinte manuelle lorsque ceux-ci sont réalisés dans un contexte virtuel. L’un des résultats les plus surprenants de cette étude est que nous n’avons pas rapporté d’effet concernant l’orientation de l’écran sur la performance des participants, ce qui était en contradiction avec la littérature existante sur ce sujet. L’article 2 avait pour but de pousser plus en avant notre compréhension du contrôle du mouvement réalisé en contexte virtuel et naturel.\nDans le deuxième article, nous avons mis en évidence les effets néfastes d’un contexte virtuel sur le contrôle en ligne des mouvements d’atteinte manuelle. Plus précisément, nous avons observé que l’utilisation d’un montage non-aligné (écran vertical/mouvement sur un plan horizontal) pour présenter l’information visuelle résultait en une importante diminution de la performance comparativement à un montage virtuel aligné et un montage naturel. Nous avons aussi observé une diminution de la performance lorsque les mouvements étaient réalisés dans un contexte virtuel aligné comparativement à un contexte naturel. La diminution de la performance notée dans les deux conditions virtuelles s’expliquait largement par une réduction de l’efficacité des processus de contrôle en ligne. Nous avons donc suggéré que l’utilisation d’une représentation virtuelle de la main introduisait de l’incertitude relative à sa position dans l’espace. Dans l’article 3, nous avons donc voulu déterminer l’origine de cette incertitude.\nDans ce troisième article, deux hypothèses étaient à l’étude. La première suggérait que l’augmentation de l’incertitude rapportée dans le contexte virtuel de la précédente étude était due à une perte d’information visuelle relative à la configuration du bras. La seconde suggérait plutôt que l’incertitude provenait de l’information visuelle et proprioceptive qui n’est pas parfaitement congruente dans un contexte virtuel comparativement à un contexte naturel (le curseur n’est pas directement aligné avec le bout du doigt, par exemple). Les données n’ont pas supporté notre première hypothèse. Plutôt, il semble que l’incertitude soit causée par la dissociation de l’information visuelle et proprioceptive. Nous avons aussi démontré que l’information relative à la position de la main disponible sur la base de départ influence largement les processus de contrôle en ligne, même lorsque la vision de l’effecteur est disponible durant le mouvement. Ce résultat suggère que des boucles de feedback interne utilisent cette information afin de moduler le mouvement en cours d’exécution.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.069

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0040.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.002
GPT teacher head0.137
Teacher spread0.135 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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