Correction: Mapping Proprioception across a 2D Horizontal Workspace
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Notice bibliographique
Résumé
Relatively few studies have been reported that document how proprioception varies across the workspace of the human arm. Here we examined proprioceptive function across a horizontal planar workspace, using a new method that avoids active movement and interactions with other sensory modalities. We systematically mapped both proprioceptive acuity (sensitivity to hand position change) and bias (perceived location of the hand), across a horizontal-plane 2D workspace. Proprioception of both the left and right arms was tested at nine workspace locations and in 2 orthogonal directions (leftright and forwards-backwards). Subjects made repeated judgments about the position of their hand with respect to a remembered proprioceptive reference position, while grasping the handle of a robotic linkage that passively moved their hand to each judgement location. To rule out the possibility that the memory component of the proprioceptive testing procedure may have influenced our results, we repeated the procedure in a second experiment using a persistent visual reference position. Both methods resulted in qualitatively similar findings. Proprioception is not uniform across the workspace. Acuity was greater for limb configurations in which the hand was closer to the body, and was greater in a forward-backward direction than in a left-right direction. A robust difference in proprioceptive bias was observed across both experiments. At all workspace locations, the left hand was perceived to be to the left of its actual position, and the right hand was perceived to be to the right of its actual position. Finally, bias was smaller for hand positions closer to the body. The results of this study provide a systematic map of proprioceptive acuity and bias across the workspace of the limb that may be used to augment computational models of sensory-motor control, and to inform clinical assessment of sensory function in patients with sensory-motor deficits.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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