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Enregistrement W2110700282 · doi:10.1016/j.cub.2008.04.061

Flexible Representations of Dynamics Are Used in Object Manipulation

2008· article· en· W2110700282 sur OpenAlexafffund
Alaa A. Ahmed, Daniel M. Wolpert, J. Randall Flanagan

Notice bibliographique

RevueCurrent Biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWellcome Trust
Mots-clésBiologyDynamics (music)Object (grammar)Evolutionary biologyComputational biologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To manipulate an object skillfully, the brain must learn its dynamics, specifying the mapping between applied force and motion. A fundamental issue in sensorimotor control is whether such dynamics are represented in an extrinsic frame of reference tied to the object or an intrinsic frame of reference linked to the arm. Although previous studies have suggested that objects are represented in arm-centered coordinates [1Shadmehr R. Mussa-Ivaldi F.A. Adaptive representation of dynamics during learning of a motor task.J. Neurosci. 1994; 14: 3208-3224Crossref PubMed Google Scholar, 2Shadmehr R. Moussavi Z.M. Spatial generalization from learning dynamics of reaching movements.J. Neurosci. 2000; 20: 7807-7815Crossref PubMed Google Scholar, 3Malfait N. Shiller D.M. Ostry D.J. Transfer of motor learning across arm configurations.J. Neurosci. 2002; 22: 9656-9660Crossref PubMed Google Scholar, 4Mah C.D. Mussa-Ivaldi F.A. Generalization of object manipulation skills learned without limb motion.J. Neurosci. 2003; 23: 4821-4825Crossref PubMed Google Scholar, 5Bays P.M. Wolpert D.M. Actions and consequences in bimanual interaction are represented in different coordinate systems.J. Neurosci. 2006; 26: 7121-7126Crossref PubMed Scopus (21) Google Scholar, 6Ghez C. Krakauer J.W. Sainburg R. Ghilardi M. Spatial representations and internal models of limb dynamics in motor learning.in: Gazzaniga M.S. The New Cognitive Neurosciences. MIT, Cambridge, MA2004: 501-514Google Scholar], all of these studies have used objects with unusual and complex dynamics. Thus, it is not known how objects with natural dynamics are represented. Here we show that objects with simple (or familiar) dynamics and those with complex (or unfamiliar) dynamics are represented in object- and arm-centered coordinates, respectively. We also show that objects with simple dynamics are represented with an intermediate coordinate frame when vision of the object is removed. These results indicate that object dynamics can be flexibly represented in different coordinate frames by the brain. We suggest that with experience, the representation of the dynamics of a manipulated object may shift from a coordinate frame tied to the arm toward one that is linked to the object. The additional complexity required to represent dynamics in object-centered coordinates would be economical for familiar objects because such a representation allows object use regardless of the orientation of the object in hand.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations62
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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