Rapid Online Selection between Multiple Motor Plans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent theories of voluntary control predict that multiple motor strategies can be precomputed and expressed throughout movement. We examined online decisional processing in humans by asking them to make reaching movements with obstacles located just to the sides of a direct path between start and end targets. On random trials, the limb was perturbed with one of four mechanical loads that varied in direction and amplitude. Notably, we observed two different strategies when we applied a perturbation (left medium-sized) that deviated the participants' hand directly toward an obstacle. In some trials, subjects directed their hand between the obstacles and in other trials to the left of the obstacles. Importantly, changes in the muscle stretch response between these two strategies were observed in <60 ms after perturbation, during the R2 long-latency epoch (~45-75 ms). As predicted, the selected strategy depended on the estimated position of the limb when it was perturbed. In our second experiment, we presented either one or three potential goal targets. Movements initially directed to the closest target could be quickly redirected to other potential targets after a perturbation. Differences in muscle stretch responses for redirected movements were observed ~75 ms after perturbation during the R3 long-latency epoch (~75-105 ms). The results show that decisional processes are rapidly implemented during movement execution. In addition, our data suggest a hierarchical process with corrective responses on "how" to attain a behavioral goal expressed during the R2 epoch and responses on "what" goal to attain during the R3 epoch.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle