Position Information But Not Force Information Is Used in Adapting to Changes in Environmental Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated how movement error is evaluated and used to change feedforward commands following a change in the environmental dynamics. In particular, we addressed the question of whether only position-error information is used or whether information about the force-field direction can also be used for rapid adaptation to changes in the environmental dynamics. Subjects learned to move in a position-dependent force field (PF) with a parabolic profile and the dynamics of a negative spring, which produced lateral force to the left of the target hand path. They adapted very rapidly, dramatically reducing lateral error after a single trial. Several times during training, the strength of the PF was unexpectedly doubled (PF2) for two trials. This again created a large leftward deviation, which was greatly reduced on the second PF2 trial, and an aftereffect when the force field subsequently returned to its original strength. The aftereffect was abolished if the second PF2 trial was replaced by an oppositely directed velocity-dependent force field (VF). During subsequent training in the VF, immediately after having adapted to the PF, subjects applied a force that assisted the force field for approximately 15 trials, indicating that they did not use information about the force-field direction. We concluded that the CNS uses only the position error for updating the internal model of the environmental dynamics and modifying feedforward commands. Although this strategy is not necessarily optimal, it may be the most reliable strategy for iterative improvement in performance.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».