What Causes Specificity of Practice in a Manual Aiming Movement: Vision Dominance or Transformation Errors?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The withdrawal of vision of the arm during a manual aiming task has been found to result in a large increase in aiming error, regardless of the amount of practice in normal vision before its withdrawal. In the present study, the authors investigated whether the increase in error reflects the domination of visual afferent information over the movement representation developed during practice to the detriment of other sources of afferent information or whether it reflects only transformation errors of the location of the target from an allocentric to an egocentric frame of reference. Participants (N = 40) performed aiming movements with their dominant or nondominant arm in a full-vision or target- only condition. The results of the present experiment supported both of those hypotheses. The data indicated that practice does not eliminate the need for visual information for optimizing movement accuracy and that learning is specific to the source or sources of afferent information more likely to ensure optimal accuracy during practice. In addition, the results indicated that movement planning in an allocentric frame of reference might require simultaneous vision of the arm and the target. Finally, practice in a target-only condition, with knowledge of results, was found to improve recoding of the target in an egocentric frame of reference.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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