Interpreting ambiguous visual information in motor learning
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».