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Enregistrement W2093319005 · doi:10.1167/8.6.59

Why does intermanual transfer occur?

2010· article· en· W2093319005 sur OpenAlexaff
A.I. Siegel, Ian Budge, Michael Gill, Denise Y. P. Henriques

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCursor (databases)Visual feedbackEye–hand coordinationMotor learningPsychologyTransfer of learningPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceArtificial intelligenceTransfer (computing)Computer visionCognitive psychologyCommunicationMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After adapting to altered visual feedback of an unseen hand while reaching to visual targets, many studies have shown that the opposite hand also benefits when reaching with the same altered feedback, suggesting intermanual transfer. It is unclear why intermanual transfer occurs. Does transfer occur because the brain is learning new cursor mechanics, which are constant for each hand? If so, then we predict that bimanual transfer should occur when subjects learn to reach with a cursor representing their hand and not an image of their hand. Subjects reached to one of 10 radial targets with an unseen hand. One group of subjects reached with a rotated cursor representing their unseen right hand. Another group of subjects saw a rotated view of their right hand while they performed the same task: these movements were captured using a camera, and displayed in real time on a vertical screen. The motion of the cursor or the image of the hand was rotated either 45° or 105° CCW in the learning condition, where subjects reached for 200 trials with their right hand. Each learning session was followed by a test condition where subjects reached to the same targets under the same viewing condition but with the left, untrained hand for 30 trials. Reaching with the left hand in the cursor condition was significantly less deviated for the first 10 trials of testing compared to the first 10 trials of learning for the 45° rotation (p = .001) and the 105° rotation (p = .001), suggesting intermanual transfer when the cursor was seen. The rotated hand view condition showed no significant transfer for either rotation (p [[gt]] .05). Our results suggest that intermanual transfer may occur because an internal model of the cursor, rather than the arm motor system, is learned.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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