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Enregistrement W2077940462 · doi:10.1152/jn.00059.2011

Skilled throwers use physics to time ball release to the nearest millisecond

2011· article· en· W2077940462 sur OpenAlexafffund
Jon Hore, Sherry Watts

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésThrowingBall (mathematics)AccelerationAngular accelerationTorqueThumbPhysicsSimulationComputer scienceMathematicsClassical mechanicsGeometryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skilled throwers achieve accuracy in overarm throwing by releasing the ball on the handpath with a timing precision as low as 1 ms. It is generally believed that this remarkable ability results from a precisely timed command from the brain that opens the fingers. Alternatively, precise timing of ball release could result from a backforce from the ball that pushes the fingers open. The objective was to test these hypotheses in skilled throwers. Angular positions of the hand and phalanges of the middle finger were recorded with the search-coil technique. In support of the backforce hypothesis, we found that when subjects made a throwing motion without a ball in the hand (i.e., without a backforce), they could not open the fingers rapidly, and they had lost the ability to time finger opening in the 1- to 2-ms range. In addition, relationships were found between the magnitude and timing of hand angular acceleration and finger (joint) extension acceleration. The results indicate that although a central command produced initial hand opening, precise timing of ball release came from a mechanism involving Newtonian mechanics, i.e., hand acceleration produced a backforce from the ball on the fingers that pushed the fingers open. In this mechanism, given the appropriate finger force/stiffness, correction for errors in hand acceleration occurs automatically because hand motion causes finger motion. We propose that skilled throwers achieve ball accuracy by computing finger force/stiffness based on state estimation of hand acceleration and that ball inaccuracy occurs when this computation is imprecise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, 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

Citations41
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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