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Enregistrement W2027290605 · doi:10.1080/00222890109601910

Development of Multiple Movement Representations With Practice: Specificity Versus Flexibility

2001· article· en· W2027290605 sur OpenAlexaff
M. Soucy, Luc Proteau

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement (music)AfferentTask (project management)Flexibility (engineering)Control (management)Representation (politics)Movement controlCognitive psychologyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceCommunicationArtificial intelligenceNeuroscienceMedicineMathematicsStatisticsPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The question addressed in the present experiment was whether an individual who practices a task under different conditions of afferent information develops different movement representations, each of which is based on the most accurate source of afferent information for movement control. In Experiment 1, participants (N = 23) performed a manual aiming movement in a target-only condition for 520 trials before performing in a normal vision condition for an equivalent amount of practice. Control groups performed all practice trials in either a normal vision or a target-only condition. The results revealed that the movement representation developed in the initial (target-only) practice phase remained accessible for movement planning and control. The results of Experiment 2 indicated, however, that participants did not maintain such a representation when their initial practice in the target-only condition was reduced (40 or 160 trials) before they had extensive practice in normal vision. Those results indicate that extensive practice in a target-only and then in a normal vision condition enables an individual to plan and control his or her movement on the basis of the most efficient source of available afferent information. Because visual afferent information provides optimal information for ensuring movement accuracy, however, if initial practice in the target-only condition is only modest or moderate it is likely that that information source will progressively dominate all other sources of afferent information for movement planning and control.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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