Behavioral Impact of Unisensory and Multisensory Audio-Tactile Events: Pros and Cons for Interlimb Coordination in Juggling
Notice bibliographique
Résumé
Recent behavioral neuroscience research revealed that elementary reactive behavior can be improved in the case of cross-modal sensory interactions thanks to underlying multisensory integration mechanisms. Can this benefit be generalized to an ongoing coordination of movements under severe physical constraints? We choose a juggling task to examine this question. A central issue well-known in juggling lies in establishing and maintaining a specific temporal coordination among balls, hands, eyes and posture. Here, we tested whether providing additional timing information about the balls and hands motions by using external sound and tactile periodic stimulations, the later presented at the wrists, improved the behavior of jugglers. One specific combination of auditory and tactile metronome led to a decrease of the spatiotemporal variability of the juggler's performance: a simple sound associated to left and right tactile cues presented antiphase to each other, which corresponded to the temporal pattern of hands movement in the juggling task. A contrario, no improvements were obtained in the case of other auditory and tactile combinations. We even found a degraded performance when tactile events were presented alone. The nervous system thus appears able to integrate in efficient way environmental information brought by different sensory modalities, but only if the information specified matches specific features of the coordination pattern. We discuss the possible implications of these results for the understanding of the neuronal integration process implied in audio-tactile interaction in the context of complex voluntary movement, and considering the well-known gating effect of movement on vibrotactile perception.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».