Interpreting visual information in motor learning
Notice bibliographique
Résumé
Motor learning often requires generalizing previous experience to new situations. One form of generalization is known as bimanual or intermanual transfer, where learning a new task with one hand affects performance of the other arm on the same task. Our study investigates how intermanual transfer is influenced by the visual feedback available when the task is being learned. Previous studies have shown that learning to reach accurately with an imposed visuomotor rotation requires a remapping of the relationship between vision and motor output, and in this study we examined how well this learned remapping transferred between hands under different visual feedback conditions. In our task subjects learned to make accurate reaches to targets with a visuomotor rotation of 45° in two conditions: with normal visual feedback or with visual feedback of their hand reversed so that the subject's right hand looked like their left hand (or vice versa). After a training period with one hand subjects were tested with the opposite hand on the same task to determine how well the learned remapping transferred to the untrained hand. Preliminary findings suggest that learning the remapping with reversed visual feedback results in more transfer of learning to the untrained hand than learning under non-reversed visual feedback conditions. These results suggest that the visual feedback available during motor learning affects generalization to the untrained limb. More specifically, our learning mechanisms adjust motor commands to the limb based not only on proprioception and efference copy but also using visual feedback about the limb.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».