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Enregistrement W2024601318 · doi:10.1152/jn.00369.2014

Visuomotor adaptation to a visual rotation is gravity dependent

2014· article· en· W2024601318 sur OpenAlexfundno aff
Simone Toma, Alessandra Sciutti, Charalambos Papaxanthis, Thierry Pozzo

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds De La Recherche Scientifique - FNRSEuropean Research CouncilCanada Research Chairs
Mots-clésHorizontal planeAdaptation (eye)Visual fieldRotation (mathematics)TrajectoryKinematicsMotion perceptionSensory systemCommunicationHorizontal and verticalPsychologyMotion (physics)Motor controlProprioceptionComputer sciencePhysicsGeodesyComputer visionCognitive psychologyNeuroscienceGeologyClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans perform vertical and horizontal arm motions with different temporal patterns. The specific velocity profiles are chosen by the central nervous system by integrating the gravitational force field to minimize energy expenditure. However, what happens when a visuomotor rotation is applied, so that a motion performed in the horizontal plane is perceived as vertical? We investigated the dynamic of the adaptation of the spatial and temporal properties of a pointing motion during prolonged exposure to a 90° visuomotor rotation, where a horizontal movement was associated with a vertical visual feedback. We found that participants immediately adapted the spatial parameters of motion to the conflicting visual scene in order to keep their arm trajectory straight. In contrast, the initial symmetric velocity profiles specific for a horizontal motion were progressively modified during the conflict exposure, becoming more asymmetric and similar to those appropriate for a vertical motion. Importantly, this visual effect that increased with repetitions was not followed by a consistent aftereffect when the conflicting visual feedback was absent (catch and washout trials). In a control experiment we demonstrated that an intrinsic representation of the temporal structure of perceived vertical motions could provide the error signal allowing for this progressive adaptation of motion timing. These findings suggest that gravity strongly constrains motor learning and the reweighting process between visual and proprioceptive sensory inputs, leading to the selection of a motor plan that is suboptimal in terms of energy expenditure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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