A4.14.2Active lifting yields more accurate weight judgment than passive support研究设计
主动提起物体比被动托举更能准确判断重量
别名: 主动-被动重量判断差异 · efference copy 与重量判断
概念解释
同样一件物体，让人自己伸手把它提起来，比起别人直接把它放在你摊开的手掌上、你只是被动地托着不动，前一种情况下人对重量的判断更准确、更一致。这里的"主动"指的是自己发起并控制提起这个动作，"被动"指的是完全不参与用力过程，只承受已经施加好的重量。
机制
主动提起时，中枢神经系统在发出运动指令的同时会产生一份指令副本（efference copy），这份副本携带了"预期会有多大阻力、动作应该以什么样的力度和轨迹展开"的信息；随后传入的本体感觉和皮肤压力信号被拿来和这份预期做比对，预期与实际之间的差异本身就是一条额外的、精确的信息来源，能被用来修正和锐化重量判断。被动托举时没有这个自己生成的预期可供比对，中枢只能依赖传入信号本身的绝对强度做判断，这条通路本身噪声更大、精度更低，所以判断的准确性和一致性都不如主动条件。
怎么研究
这类研究的经典设计是主动提起 vs. 被动托举的对照实验：同一组被试对同一组物体分别在两种条件下做重量估计或两力比较任务，比较两种条件下的可觉差和评分一致性。主动条件下被试自己发力抬起物体，被动条件下由实验设备或他人把物体放置在被试保持不动的手掌/手臂上，两种条件的接触方式和受力大小尽量匹配，只让"是否主动发起动作"这一个变量不同。
边界
这个结论的前提是重量判断本身涉及运动指令与感觉反馈的比对——这一机制并不适用于纯粹依靠相对运动产生动态信号的感知任务（比如判断一块表面粗糙还是光滑），那类任务里谁发起相对运动并不是决定性因素，被动条件下的表现可以和主动条件相当。二者不能一概而论，重量判断和纹理判断依赖的底层机制不同，结论不可互相套用。
怎么落地
- 需要用户精确判断力或重量的场景（如力反馈校准、医疗触诊训练设备），应该让用户主动发力去感受，而不是让设备把力被动施加在静止的肢体上——被动施力方式即使物理参数完全一致，用户获得的精度也会明显更低。
- 验证办法：对同一套力/重量反馈方案，分别在"用户主动按压/提拉触发反馈"和"设备直接施加相同力值到静止部位"两种呈现方式下测量用户的可觉差或识别准确率，确认主动交互确实带来了预期的精度提升，而不是想当然地假设。