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Enregistrement W1969001795 · doi:10.1080/00222890209601954

On the Role of Visual Afferent Information for the Control of Aiming Movements Toward Targets of Different Sizes

2002· article· en· W1969001795 sur OpenAlexafffund
Luc Proteau, Geneviève Isabelle

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAfferentKinematicsMovement (music)Task (project management)Movement controlComputer scienceControl (management)Impulse (physics)Visual controlMotor controlCognitive psychologyPsychologyNeuroscienceCommunicationArtificial intelligencePhysical medicine and rehabilitationMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors investigated (a). whether the specificity of practice hypothesis is mediated by the importance of visual afferent information for the control of manual aiming movements and (b). how movement planning and online correction processes to the movement initial impulse are affected by the withdrawal of visual information in transfer. In acquisition, participants (N = 40) aimed at targets of different sizes in a full-vision or in a target-only condition before being transferred to a target-only condition without knowledge of results. The results supported the hypothesis that learning is specific to the source or sources of afferent information that are more likely to ensure optimal performance. The results also suggested that individuals will not always use visual afferent information more extensively when aiming at a small rather than at a large target. Instead, in a temporally constrained task, the relative efficiency of visually based corrections appears to mediate how exclusively an individual will rely on online visual afferent information for movement control. Finally, the detailed kinematic analysis performed in the present study clearly indicated that online modifications to the movement primary impulse are possible, arguing for a continuous or pseudo-continuous control of relatively slow aiming movements on the basis of visual afferent input.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
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

Citations57
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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