Visual Feedback Is Not Necessary for the Learning of Novel Dynamics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When learning to perform a novel sensorimotor task, humans integrate multi-modal sensory feedback such as vision and proprioception in order to make the appropriate adjustments to successfully complete the task. Sensory feedback is used both during movement to control and correct the current movement, and to update the feed-forward motor command for subsequent movements. Previous work has shown that adaptation to stable dynamics is possible without visual feedback. However, it is not clear to what degree visual information during movement contributes to this learning or whether it is essential to the development of an internal model or impedance controller. METHODOLOGY/PRINCIPLE FINDINGS: We examined the effects of the removal of visual feedback during movement on the learning of both stable and unstable dynamics in comparison with the case when both vision and proprioception are available. Subjects were able to learn to make smooth movements in both types of novel dynamics after learning with or without visual feedback. By examining the endpoint stiffness and force after learning it could be shown that subjects adapted to both types of dynamics in the same way whether they were provided with visual feedback of their trajectory or not. The main effects of visual feedback were to increase the success rate of movements, slightly straighten the path, and significantly reduce variability near the end of the movement. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: These findings suggest that visual feedback of the hand during movement is not necessary for the adaptation to either stable or unstable novel dynamics. Instead vision appears to be used to fine-tune corrections of hand trajectory at the end of reaching movements.
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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 découle