Academic literature on the topic 'Sensori-motor learning'
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Journal articles on the topic "Sensori-motor learning"
1
Bailly, Gérard. "Learning to speak. Sensori-motor control of speech movements." Speech Communication 22, no. 2-3 (August 1997): 251–67. http://dx.doi.org/10.1016/s0167-6393(97)00025-3.
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2
Rinkus, Rod. "Learning as natural selection in a sensori-motor being." Neural Networks 1 (January 1988): 125. http://dx.doi.org/10.1016/0893-6080(88)90164-5.
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3
Vasilaki, Eleni, Stefano Fusi, Xiao-Jing Wang, and Walter Senn. "Learning flexible sensori-motor mappings in a complex network." Biological Cybernetics 100, no. 2 (January 20, 2009): 147–58. http://dx.doi.org/10.1007/s00422-008-0288-z.
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4
Ke, Jiun‐Liang, Martin Monk, and Richard Duschl. "Learning Introductory Quantum Physics: Sensori‐motor experiences and mental models." International Journal of Science Education 27, no. 13 (January 2005): 1571–94. http://dx.doi.org/10.1080/09500690500186485.
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5
Pouw, Wim T. J. L., Charly Eielts, Tamara van Gog, Rolf A. Zwaan, and Fred Paas. "Does (Non-)Meaningful Sensori-Motor Engagement Promote Learning With Animated Physical Systems?" Mind, Brain, and Education 10, no. 2 (June 2016): 91–104. http://dx.doi.org/10.1111/mbe.12105.
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6
GAO, Peizhong, Keiko FUJII, Yoshiyuki OHMURA, Hoshinori KANAZAWA, and Yasuo KUNIYOSHI. "The change of Information Integration of cortex model through sensori-motor learning." Proceedings of JSME annual Conference on Robotics and Mechatronics (Robomec) 2018 (2018): 2P2—L17. http://dx.doi.org/10.1299/jsmermd.2018.2p2-l17.
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7
Chittka, Lars, and James D. Thomson. "Sensori-motor learning and its relevance for task specialization in bumble bees." Behavioral Ecology and Sociobiology 41, no. 6 (December 11, 1997): 385–98. http://dx.doi.org/10.1007/s002650050400.
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8
MCCLAIN, MATTHEW, and STEPHEN LEVINSON. "SEMANTIC BASED LEARNING OF SYNTAX IN AN AUTONOMOUS ROBOT." International Journal of Humanoid Robotics 04, no. 02 (June 2007): 321–46. http://dx.doi.org/10.1142/s0219843607001023.
Full textAbstract:
It is the goal of the Language Acquisition Group at the University of Illinois at Urbana-Champaign (LAR-UIUC) to build a robot that is able to learn language as well as humans through embodied sensori-motor interaction with the physical world. This paper proposes cognitive structures to enable an autonomous robot to learn the syntax of two-word sentences using its understanding of lexical semantics. A production rule of syntax in Chomsky Normal Form will be explicitly represented using a hidden Markov Model. Results of robotic experiments show that these models can learn representations of syntax in this form and that they can be used to produce novel sentences.
9
O’Leary, Timothy P., Ahmed T. Hussin, Rhian K. Gunn, and Richard E. Brown. "Locomotor activity, emotionality, sensori-motor gating, learning and memory in the APPswe/PS1dE9 mouse model of Alzheimer’s disease." Brain Research Bulletin 140 (June 2018): 347–54. http://dx.doi.org/10.1016/j.brainresbull.2018.05.021.
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10
Dominey, Peter Ford. "A shared system for learning serial and temporal structure of sensori-motor sequences? Evidence from simulation and human experiments." Cognitive Brain Research 6, no. 3 (January 1998): 163–72. http://dx.doi.org/10.1016/s0926-6410(97)00029-3.
Full textDissertations / Theses on the topic "Sensori-motor learning"
1
De, La Bourdonnaye François. "Learning sensori-motor mappings using little knowledge : application to manipulation robotics." Thesis, Université Clermont Auvergne (2017-2020), 2018. http://www.theses.fr/2018CLFAC037/document.
Full textAbstract:
La thèse consiste en l'apprentissage d'une tâche complexe de robotique de manipulation en utilisant très peu d'aprioris. Plus précisément, la tâche apprise consiste à atteindre un objet avec un robot série. L'objectif est de réaliser cet apprentissage sans paramètres de calibrage des caméras, modèles géométriques directs, descripteurs faits à la main ou des démonstrations d'expert. L'apprentissage par renforcement profond est une classe d'algorithmes particulièrement intéressante dans cette optique. En effet, l'apprentissage par renforcement permet d’apprendre une compétence sensori-motrice en se passant de modèles dynamiques. Par ailleurs, l'apprentissage profond permet de se passer de descripteurs faits à la main pour la représentation d'état. Cependant, spécifier les objectifs sans supervision humaine est un défi important. Certaines solutions consistent à utiliser des signaux de récompense informatifs ou des démonstrations d'experts pour guider le robot vers les solutions. D'autres consistent à décomposer l'apprentissage. Par exemple, l'apprentissage "petit à petit" ou "du simple au compliqué" peut être utilisé. Cependant, cette stratégie nécessite la connaissance de l'objectif en termes d'état. Une autre solution est de décomposer une tâche complexe en plusieurs tâches plus simples. Néanmoins, cela n'implique pas l'absence de supervision pour les sous tâches mentionnées. D'autres approches utilisant plusieurs robots en parallèle peuvent également être utilisés mais nécessite du matériel coûteux. Pour notre approche, nous nous inspirons du comportement des êtres humains. Ces derniers généralement regardent l'objet avant de le manipuler. Ainsi, nous décomposons la tâche d'atteinte en 3 sous tâches. La première tâche consiste à apprendre à fixer un objet avec un système de deux caméras pour le localiser dans l'espace. Cette tâche est apprise avec de l'apprentissage par renforcement profond et un signal de récompense faiblement supervisé. Pour la tâche suivante, deux compétences sont apprises en parallèle : la fixation d'effecteur et une fonction de coordination main-oeil. Comme la précédente tâche, un algorithme d'apprentissage par renforcement profond est utilisé avec un signal de récompense faiblement supervisé. Le but de cette tâche est d'être capable de localiser l'effecteur du robot à partir des coordonnées articulaires. La dernière tâche utilise les compétences apprises lors des deux précédentes étapes pour apprendre au robot à atteindre un objet. Cet apprentissage utilise les mêmes aprioris que pour les tâches précédentes. En plus de la tâche d'atteinte, un predicteur d'atteignabilité d'objet est appris. La principale contribution de ces travaux est l'apprentissage d'une tâche de robotique complexe en n'utilisant que très peu de supervisionThe thesis is focused on learning a complex manipulation robotics task using little knowledge. More precisely, the concerned task consists in reaching an object with a serial arm and the objective is to learn it without camera calibration parameters, forward kinematics, handcrafted features, or expert demonstrations. Deep reinforcement learning algorithms suit well to this objective. Indeed, reinforcement learning allows to learn sensori-motor mappings while dispensing with dynamics. Besides, deep learning allows to dispense with handcrafted features for the state spacerepresentation. However, it is difficult to specify the objectives of the learned task without requiring human supervision. Some solutions imply expert demonstrations or shaping rewards to guiderobots towards its objective. The latter is generally computed using forward kinematics and handcrafted visual modules. Another class of solutions consists in decomposing the complex task. Learning from easy missions can be used, but this requires the knowledge of a goal state. Decomposing the whole complex into simpler sub tasks can also be utilized (hierarchical learning) but does notnecessarily imply a lack of human supervision. Alternate approaches which use several agents in parallel to increase the probability of success can be used but are costly. In our approach,we decompose the whole reaching task into three simpler sub tasks while taking inspiration from the human behavior. Indeed, humans first look at an object before reaching it. The first learned task is an object fixation task which is aimed at localizing the object in the 3D space. This is learned using deep reinforcement learning and a weakly supervised reward function. The second task consists in learning jointly end-effector binocular fixations and a hand-eye coordination function. This is also learned using a similar set-up and is aimed at localizing the end-effector in the 3D space. The third task uses the two prior learned skills to learn to reach an object and uses the same requirements as the two prior tasks: it hardly requires supervision. In addition, without using additional priors, an object reachability predictor is learned in parallel. The main contribution of this thesis is the learning of a complex robotic task with weak supervision
2
Jacquet, Pierre Olivier <1980>. "Social learning and action understanding in human observers: contributions of sensori-motor constraints and prior information." Doctoral thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2012. http://amsdottorato.unibo.it/5073/.
Full textAbstract:
The aim of this thesis was to investigate the respective contribution of prior information and sensorimotor constraints to action understanding, and to estimate their consequences on the evolution of human social learning. Even though a huge amount of literature is dedicated to the study of action understanding and its role in social learning, these issues are still largely debated. Here, I critically describe two main perspectives. The first perspective interprets faithful social learning as an outcome of a fine-grained representation of others’ actions and intentions that requires sophisticated socio-cognitive skills. In contrast, the second perspective highlights the role of simpler decision heuristics, the recruitment of which is determined by individual and ecological constraints. The present thesis aims to show, through four experimental works, that these two contributions are not mutually exclusive. A first study investigates the role of the inferior frontal cortex (IFC), the anterior intraparietal area (AIP) and the primary somatosensory cortex (S1) in the recognition of other people’s actions, using a transcranial magnetic stimulation adaptation paradigm (TMSA). The second work studies whether, and how, higher-order and lower-order prior information (acquired from the probabilistic sampling of past events vs. derived from an estimation of biomechanical constraints of observed actions) interacts during the prediction of other people’s intentions. Using a single-pulse TMS procedure, the third study investigates whether the interaction between these two classes of priors modulates the motor system activity. The fourth study tests the extent to which behavioral and ecological constraints influence the emergence of faithful social learning strategies at a population level. The collected data contribute to elucidate how higher-order and lower-order prior expectations interact during action prediction, and clarify the neural mechanisms underlying such interaction. Finally, these works provide/open promising perspectives for a better understanding of social learning, with possible extensions to animal models.L’obbiettivo della presente tesi consiste nell’esaminare il contributo dell’informazione a priori e dei vincoli sensorimotori per la comprensione delle azioni altrui, e nello stimare le loro conseguenze sull’evoluzione del apprendimento sociale. Nonostante allo studio della comprensione dell’azione e al suo ruolo nell’ apprendimento sociale sia dedicata un’ampia letteratura, queste problematiche rimangono molto dibattute. Nella tesi illustro due prospettive. La prima interpreta l’apprendimento sociale di alto livello come il prodotto di una rappresentazione a grana fine delle azioni e intenzioni altrui che richiede sofisticate abilità socio-cognitive. La seconda prospettiva sottolinea il ruolo di euristiche decisionali più semplici, il cui reclutamento è determinato da vincoli individuali ed ecologici. Attraverso quattro lavori sperimentali, viene dimostrato che questi due contributi non sono mutuamente esclusivi. Un primo studio esamina il ruolo della corteccia frontale inferiore (IFC), dell’area intraparietale anteriore (AIP) e della corteccia somatosensoriale primaria (S1) nel riconoscimento delle azioni, usando un paradigma di transcranial magnetic stimulation adaptation (TMSA). Il secondo lavoro studia se, e come, informazioni a priori di ordine superiore (acquisite dal campionamento probabilistico di eventi passati) e inferiore (derivate dalla stima degli impedimenti biomecanicci legati alle azione osservate) interagiscono durante la predizione delle intenzioni altrui. Usando una procedura di single-pulse TMS, il terzo lavoro esamina se l’interazione fra queste due classi di informazioni a priori modula l’attività del sistema motorio. Il quarto studio testa l’ampiezza con cui vincoli comportamentali ed ecologici possono influenzare, a livello popolazionale, la comparsa di strategie d’apprendimento sociale di grana fine. I dati raccolti contribuiscono a delucidare come le aspettative a priori di ordine superiore e inferiore interagiscano durante la predizione dell’azione, e chiarificano i meccanismi neurali sottostanti questa interazione. Infine, questi lavori aprono prospettive promettenti per una migliore comprensione dell’apprendimento sociale umano, con possibile estensioni ai modelli animali.
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Laurent, Raphael. "COSMO : un modèle bayésien des interactions sensori-motrices dans la perception de la parole." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENM063/document.
Full textAbstract:
Si la parole est une faculté dont l'usage nous semble parfaitement naturel,il reste toutefois beaucoup à comprendre sur la nature des représentations et des processus cognitifs qui la gouvernent. Au cœur de cette thèse se trouve la question des interactions entre perception et action dans la production et la perception de syllabes. Nous adoptons le cadre rigoureux de la programmation bayésienne au sein duquel nous définissons mathématiquement le modèle COSMO (pour "Communicating Objects using Sensori-Motor Operations"), qui permet de formaliser les théories motrice, auditive et perceptuo-motrice de la communication parlée et de les étudier quantitativement. Cette approche conduit à un premier résultat théorique fort : nous démontrons un théorème d'indistinguabilité d'après lequel, lorsque l'on pose certaines hypothèses de conditions idéales d'apprentissage, les théories auditive et motrice font des prédictions identiques pour des tâches de perception, et sont de ce fait indistinguables. Pour s'éloigner de ces conditions, nous proposons un algorithme original d'apprentissage sensori-moteur “par accommodation”, qui permet de s'adapter au bain acoustique ambiant tout en développant des idiosyncrasies. Cet algorithme d'apprentissage par imitation de ciblesacoustiques permet l'apprentissage de compétences motrices à partir d'entrées perceptives uniquement, avec la propriété remarquable de se focaliser sur les régions d'intérêt pour l'apprentissage. Nous utilisons des syllabes synthétisées grâce au modèle de conduit vocal VLAM pour analyser les dynamiques d'évolution des modèles appris ainsi que leur robustesse aux dégradationsWhile speech communication is a faculty that seems natural, a lot remainsto be understood about the nature of the cognitive representations and processes that are involved. Central to this PhD research is the study of interactions between perception and action during production or perception of syllables. We choose Bayesian Programming as a rigorous framework within which we provide a mathematical definition of the COSMO model ("Communicating Objects using Sensori-Motor Operations"), which allows to formalize motor, auditory and perceptuo-motor theories of speech communication and to study them quantitatively. This approach first leads to a strong theoretical result:we prove an indistinguishability theorem, according to which, given some ideal learning conditions, motor and auditory theories make identical predictions for perception tasks, and therefore cannot be distinguished empirically. To depart from these conditions, we introduce an original “learning by accommodation” algorithm, which enables to adapt to the ambient acoustic environment as well as to develop idiosyncrasies. This algorithm, which learns by mimicking acoustic targets, allows to acquire motor skills from acoustic inputs only, with the remarkable property of focusing its learning on the adequate regions. We use syllables synthesized by a vocal tract model (VLAM ) to analyse how thedifferent models evolve through learning and how robust they are to degradations
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Corveleyn, Xavier. "Liage sensoriel par l’action : rôle des modèles internes et approche diagnostique dans le cadre de la maladie d’Alzheimer." Thesis, Lille 3, 2013. http://www.theses.fr/2013LIL30017/document.
Full textAbstract:
Si la perception de notre environnement paraît simple et naturelle, les attributs visuels composant les différents objets sont traités dans des espaces temps qui leur sont propres en engageant des voies neuronales distinctes. La question du liage des informations sensorielles en un percept unique est alors posée. Dans le cadre de cette thèse, la question du liage sensoriel a été étudiée au regard des actes moteurs volontaires. En situation d'observation passive, le point de simultanéité subjective (PSS) montre qu'un changement de couleur doit se produire 40 ms avant un changement de position pour donner lieu à une perception synchrone des deux événements. L'exécution d'un mouvement d'atteinte manuelle réduit significativement ce PSS (-3.3 ms) uniquement lorsque le délai et l'écart spatial entre la fin de l'action motrice et les changements environnementaux n'excède pas 250 ms (-0,6 ms) et 2 cm ( 3,8 ms). Cependant, dans le cas où une situation d'apprentissage est induite par la présence de nouvelles contingences sensori-motrices, le liage sensoriel par l'action peut être observé pour des intervalles de temps plus grands (jusqu'à 1000 ms). Ce liage sensoriel par l'action, mis en évidence pour la première fois, serait sous-tendu par les mécanismes prédictifs associés aux modèles internes. Une dernière étude a révélé l'intérêt diagnostique de l'étude des relations perception/action au cours du vieillissement. Des profils de réponse spécifique ont été observés chez des patients de type Alzheimer lors de tâches testant les relations perception/action. Ces études apportent des arguments en faveur d'un rôle important de l'action dans la perception et la cognitionIf the perception of our environment seems easy and natural, the visual attributes of various objects are processed in space-time which are their own by engaging distinct neural pathways. The issue of binding of sensory information into a single percept is then arise. In this thesis, the issus of sensory bending was studied in relation to voluntary motor action. In position of passive observation, the point of subjective simultaneity (PSS) shows that a color change had to occur 40 ms before a change of position to give rise to a perception of two synchronous events. Performing a manual reaching movement reduced significantly the pSS (-3.3 ms) only when the time and space gap between the end of the motor action and environmental change does not exceed 250 ms (-0.6 ms) and 2 cm (3.8 ms). However, if a learning situation is induced by the presence of new sensorimotor contingencies, sensory binding by action can be observed for larger time intervals (up to 1000ms). This sensory binding by action, demonstrated for the first time, would be underpinned by predictive mechanisms associated with internal models. A last study showed the diagnostic interest of the study of relation perception/action during aging. Specific profiles of responses were observed in patients with Alzheimer on task testing the relations perception/action. These studies provide arguments for an important role of action in perception and cognition
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PAQUIER, Williams. "Apprentissage ouvert de representations et de fonctionnalites en robotique : anayse, modeles et implementation." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00009324.
Full textAbstract:
L'acquisition autonome de representations et de fonctionnalites en robotique pose de nombreux problemes theoriques. Aujourd'hui, les systemes robotiques autonomes sont concus autour d'un ensemble de fonctionnalites. Leurs representations du monde sont issues de l'analyse d'un probleme et d'une modelisation prealablement donnees par les concepteurs. Cette approche limite les capacites d'apprentissage. Nous proposons dans cette these un systeme ouvert de representations et de fonctionnalites. Ce systeme apprend en experimentant son environnement et est guide par l'augmentation d'une fonction de valeur. L'objectif du systeme consiste a agir sur son environnement pour reactiver les representations dont il avait appris une connotation positive. Une analyse de la capacite a generaliser la production d'actions appropriees pour ces reactivations conduit a definir un ensemble de proprietes necessaires pour un tel systeme. Le systeme de representation est constitue d'un reseau d'unites de traitement semblables et utilise un codage par position. Le sens de l'etat d'une unite depend de sa position dans le reseau. Ce systeme de representation possede des similitudes avec le principe de numeration par position. Une representation correspond a l'activation d'un ensemble d'unites. Ce systeme a ete implemente dans une suite logicielle appelee NeuSter qui permet de simuler des reseaux de plusieurs millions d'unites et milliard de connexions sur des grappes heterogenes de machines POSIX. Les premiers resultats permettent de valider les contraintes deduites de l'analyse. Un tel systeme permet d'apprendre dans un meme reseau, de facon hierarchique et non supervisee, des detecteurs de bords et de traits, de coins, de terminaisons de traits, de visages, de directions de mouvement, de rotations, d'expansions, et de phonemes. NeuSter apprend en ligne en utilisant uniquement les donnees de ses capteurs. Il a ete teste sur des robots mobiles pour l'apprentissage et le suivi d'objets.
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Kim, Etté. "Apports d’une pratique de l’improvisation libre dans la formation musicale d’élèves instrumentistes : étude de cas sur une pratique pédagogique de l’improvisation libre." Thesis, Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUL116.
Full textAbstract:
Partant du constat que l'enseignement instrumental dans les conservatoires prenait racine dans le rapport à la lecture, nous nous sommes interrogés sur la portée que pouvait avoir, dans la formation de jeunes musiciens, une pratique instrumentale sans support écrit. Parmi toutes les démarches visant à développer l’invention musicale, notre choix s’est porté sur l'improvisation libre. Notre recherche a pour enjeu d’interroger l’efficacité et les limites de cette pratique telle qu’elle a été formalisée par Alain Savouret. Fondée sur une étude de cas, cette thèse s'appuie sur les données recueillies lors d’une enquête de terrain. Le corpus comporte les enregistrements de 18 séances ainsi qu’un ensemble de questionnaires remplis par 19 élèves et 5 professeurs. A travers une étude systématique de ce matériau, la thèse a pour objectif de détecter la présence de processus d'acquisition de deux catégories de savoir-faire : la capacité à mobiliser en priorité le couplage audio-moteur dans l’action musicale, et la capacité à diversifier l’éventail des objets sonores (P. Schaeffer). L’analyse de la conduite enseignante montre comment les savoir-faire questionnés circulent dans l’espace didactique. Quant à l’analyse des séquences musicales, elle permet d’apprécier la portée des stratégies enseignantes dans les deux domaines qui nous intéressent. En effet, le repérage d’indicateurs révélant une réaction instrumentale à différents types de signaux sonores, et le recensement croisé des modes de jeu et des objets sonores produits nous a amené à évaluer à la fois le processus évolutif et le profil de chaque sujet aussi bien sur le plan audio-moteur que sur celui du répertoire sonoreStarting from the observation that instrumental teaching in conservatories took root in the relationship to reading, we wondered about the effects that could have, in the training of young musicians, an instrumental practice without written support. Among all the initiatives aimed at developing musical invention, our choice fell on free improvisation. Our research aims to question the effectiveness and the limits of this practice as it was formalized by Alain Savouret. Based on a case of study, this thesis is based on data collected during a field survey. The corpus includes the recordings of 18 sessions as well as a set of questionnaires completed by 19 students and 5 teachers. Through a systematic study of this material, the thesis aims to detect the presence of acquisition processes of two categories of know-how: the ability to mobilize in priority the audio-motor coupling in musical action, and the ability to diversify the range of sound objects (P. Schaeffer). The analysis of the teaching behavior shows how the questioned skills circulate in the didactic space. As for the analysis of musical sequences, it allows us to appreciate the effects of teaching strategies in the two fields that interest us. Indeed, the identification of indicators revealing an instrumental reaction to different types of sound signals, and the cross-listing of instrumental playing modes and produced sound objects led us to assess both the evolutionary process and the profile of each student both on the audio-motor side and on that of the sound repertoire
Book chapters on the topic "Sensori-motor learning"
1
Herve-Minvielle, A., D. Carretta, V. M. Bajo, A. E. P. Villa, and E. M. Rouiller. "Evolution of C-Fos Expression in Auditory Structures During a Sensori-Motor Learning in Rats." In Acoustical Signal Processing in the Central Auditory System, 49–55. Boston, MA: Springer US, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-8712-9_4.
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2
Bailly, Gérard, Rafael Laboissière, and Arturo Galvan. "Learning to Speak: Speech Production and Sensori-Motor Representations." In Advances in Psychology, 593–615. Elsevier, 1997. http://dx.doi.org/10.1016/s0166-4115(97)80019-2.
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3
Fasso, Wendy, and Bruce Allen Knight. "Affect in Online Learning." In Innovative Applications of Online Pedagogy and Course Design, 128–53. IGI Global, 2018. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-5466-0.ch007.
Full textAbstract:
A learning design framework offered an integrated position on the learning objectives, tools, and social engagement in online learning. It was founded upon an integration of Bloom's taxonomy in the cognitive, affective, social, and sensori-motor domains of learning. This chapter builds upon this model, adding insight into the affective domain of learning. It negotiates and distinguishes the use of the term “affective” for multiple purposes that include links to learning outcomes, emotions, and affective states. A strengthening of the framework is outlined to show the potential relationships amongst the elements as students engage in online learning. Finally, an example of the use of learning objectives in the affective domain in planning is presented to illustrate its application in designing online courses.
Conference papers on the topic "Sensori-motor learning"
1
Santos, Ricardo, Ricardo Ferreira, Angelo Cardoso, and Alexandre Bernardino. "Sensori-motor networks vs neural networks for visual stimulus prediction." In 2014 Joint IEEE International Conferences on Development and Learning and Epigenetic Robotics (ICDL-Epirob). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/devlrn.2014.6982995.
Full text
2
Mazac, Sébastien, Frédéric Armetta, and Salima Hassas. "On Bootstrapping Sensori-Motor Patterns for a Constructivist Learning System in Continuous Environments." In Artificial Life 14: International Conference on the Synthesis and Simulation of Living Systems. The MIT Press, 2014. http://dx.doi.org/10.7551/978-0-262-32621-6-ch028.
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