Virtual worlds and games for rehabilitation and research
Notice bibliographique
Résumé
Expensive and bulky setups, and center-out whole-arm reaching paradigms have been used extensively in motor control research to explore the neural control of movement in humans and primates. They have led to a number of robust findings about the effect of modified task dynamics onto movement kinematics and motor skill acquisition. A number of controversial findings are related to the role of peripheral reflexes and the effect of practice on motor learning, adaptation, and consolidation A related issue is whether the brain actually uses strategies similar to engineering optimal control. Finally, aspects that typically do not get much attention are the roles of subject motivation and the functional relevance of the task to daily activity. Here we introduce a suite of virtual environments for motor skill acquisition, running on ubiquitous highly affordable and portable PC hardware. We explore case studies in both a research and a rehabilitation context, and suggest that our observations are compatible with theory by N.A.Bernstein according to which the brain may perform feasibility search. Unlike a robotic system, the brain tries to achieve solutions to the behavioral tasks that satisfy imposed constraints, even if not yet optimal. When more than one solution is identified, the brain retains the better one for future use. In comparison, a robotic system would search (depth- or width-first) throughout the whole parameter space. This difference is not unlike the one between a grand-master and a chess playing program. Based on a rich variety of acquired behavioral data, we demonstrate clearly that the virtual environments we introduced here have a very large potential to: 1) Reproduce individually targeted elements of motor behavior, which are functionally relevant in everyday life; 2) Drive incremental re-acquisition of increasingly complex and adapted motor programs; 3) Achieve the latter goal by selectively augmenting or suppressing particular strategies depending on their compatibility with residual and readapted patient capacity at a particular point of the rehabilitation process.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».