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Enregistrement W2094348587 · doi:10.1167/8.15.2

Interpreting ambiguous visual information in motor learning

2008· article· en· W2094348587 sur OpenAlexafffund
Jennifer K. Dionne, Denise Y. P. Henriques

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésVisual feedbackTask (project management)Motor learningPsychologyAdaptation (eye)Rotation (mathematics)Motor controlCognitive psychologyArtificial intelligenceCommunicationComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have shown that learning to reach accurately with an imposed visuomotor rotation requires a remapping of the relationship between vision and motor output. In this preliminary study, we examine how the brain works out the appropriate motor adjustments, in this case for both arms, based on visual images. Specifically, we investigate how visual errors seen while adapting reaches to visual targets affect the movements of both the trained and untrained hand. In our task subjects learned to make accurate reaches to targets in four visual feedback conditions: rotated 45 degrees, rotated 105 degrees, reversed left to right and rotated 45 degrees plus reversed. In all conditions the rotation was applied to the subject's feedback of their hand and not the targets. In the reversed and rotated-reversed condition, when the subject used their right hand, the feedback looked like their left hand (and vice versa). After a training period with one hand (e.g., right) subjects were tested with the opposite hand (e.g., left) on the same task. We predicted that after reaching with the right hand with reversed visual feedback the control of the left arm would also be altered-more so than after learning an equal-sized adjustment to right-arm reaching with a rotated, but non-reversed, view of their hand movements. Our results showed that people were able to learn the visuomotor adaptation with reversed visual feedback, but more interestingly, that learning occurred for the untrained hand as well for the reversed conditions alone. Here, vision alone--when it resembles the image of the opposite hand--led to improved initial performance for this opposite, untrained arm when reaching in a similar task. The brain seems to take advantage of reversed visual feedback of the arm to adjust the motor commands to the untrained arm in a way that facilitates transfer of the adaptation from one arm to the other.

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 enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,171

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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