Adaptive control of grip force to compensate for static and dynamic torques during object manipulation
Notice bibliographique
Résumé
Manipulating a cup by the handle requires compensating for the torque induced by the moment of the mass of the cup relative to the location of the handle. In the present study, we investigated the control strategy of subjects asked to perform grip-lift movements with an object with center of mass located away from the grip axis. Participants were asked to lift the manipulandum with a two-fingers precision grip and stabilize it in front of a visual target. Subjects showed a gradual and slow adaptation of the grip-force scaling across trials: the grip force tended to decrease slowly, and the temporal coordination between grip-force and load-torque rates displayed gradually, better-coordinated patterns. Importantly, this adaptation was much slower than the stabilization of the same parameters measured either when no torque came into play or after previous adaptation to the presence of a torque. In contrast, the maximum rotation induced by the torque was controlled efficiently after only few trials, and an unexpected decrease in the tangential torque produced significant overcompensation. An unexpected increase in torque produced a consistent opposite effect. This shows that the compensation for the dynamic torque was based on an anticipatory, dynamic counter-torque produced by the arm and wrist motor commands. The comparatively slow stabilization of grip-force control suggests a specific adaptation process engaged by the presence of the torque. This paradigm, including tangential torques, clearly constitutes a powerful tool to extract the adaptive component of grip control during object manipulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».