Changes in task parameters during walking prism adaptation influence the subsequent generalization pattern
Notice bibliographique
Résumé
An understanding of the transfer (or generalization) of motor adaptations between legs and across tasks during walking has remained elusive due to limited research and mixed results. Here, we asked whether stepping sequences or task constraints introduced during walking prism-adaptation tasks influence generalization patterns. Forty subjects adapted to prism glasses in precision-walking or obstacle-avoidance tasks that required a specific stepping sequence to the center of two/three targets or laterally over an obstacle. We then tested for generalization, reflected by aftereffects in the nonadapted task. Our previous study using these tasks found that only one leg generalized. Here, we reversed the stepping sequence and found that only the opposite leg generalized in the subject group that adapted in a precision-walking task. The combination of stepping sequence and direction of prism shift caused subjects in two groups to collide with the obstacle early during adaptation, thus making the step prior to going over the obstacle more important. Both legs subsequently generalized. A fourth subject group experienced a three-target, precision-walking task, resulting in a balanced, right-left, left-right stepping sequence, meant to induce bilateral generalization. While only one leg generalized, foot placement aftereffects before stepping over the obstacle would have caused subjects to collide with it. Together with our previous study, the results suggest a contribution of stepping sequence during the adapted task on generalization patterns, likely driven by proprioceptive feedback. The results also support the idea that negative consequences during adaptation and/or perceived threat can influence generalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».