Vision at high limb velocities: The importance of visual feedback for online control at high limb velocities early in a movement
Notice bibliographique
Résumé
Our previous work has shown that the use of vision during rapid upper limb reaches is optimal at high limb velocities. When providing vision only above .8 m/s, reaching endpoints are as precise as in normal vision and vision only provided below .8 m/s does not yield better endpoint control than without vision. In the current study, vision could be provided during 3 limb velocity windows above .8 m/s (Early [between .8 m/s & 1.4 m/s], Middle [between 1.4 m/s & 1.4 m/s] & Late [between 1.4 m/s & 0.8 m/s]). All possible combinations were used in a factorial design, yielding 7 vision conditions presented in a randomized order. Each vision condition was presented 20 times and a no vision condition was presented 140 times. Full vision pre- and post-tests were also performed. Our main dependent variables were tied to the variability (i.e., precision) and bias (i.e., accuracy) of movement endpoint distributions. In the primary movement axis, movement endpoint control was more precise when vision was provided in both the early and middle vision conditions than in the no vision condition. Providing vision in the late vision condition resulted in worse endpoint precision than the full vision pre- and post-tests. Our results indicate that visual information may be used most efficiently for endpoint precision when the limb is moving quickly early in a movement and in the portion of the trajectory that includes peak limb velocity. In contrast, vision above .8 m/s but below 1.4 m/s late in a movement does not appear to contribute to endpoint precision control. Thus, the use of visual information may be tied to the kinematics of a movement and be most effective early in a movement.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».