Effects of Practice, Visual Loss, Limb Amputation, and Disuse on Motor Imagery Vividness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ability to generate vivid images of movements is variable across individuals and likely influenced by sensorimotor inputs. OBJECTIVES: The authors examined (1) the vividness of motor imagery in dancers and in persons with late blindness, with amputation or an immobilization of one lower limb; (2) the effects of prosthesis use on motor imagery; and (3) the temporal characteristics of motor imagery. METHODS: Eleven dancers, 10 persons with late blindness, 14 with amputation, 6 with immobilization, and 2 groups of age-matched healthy individuals (27 in control group A; 35 in control group B) participated. The Kinesthetic and Visual Imagery Questionnaire served to assess motor imagery vividness. Temporal characteristics were assessed with mental chronometry. RESULTS: The late blindness group and dance group displayed higher imagery scores than respective control groups. In the amputation and immobilization groups, imagery scores were lower on the affected side than the intact side and specifically for imagined foot movements. Imagery scores of the affected limb positively correlated with the time since walking with prosthesis. Movement times during imagination and execution (amputation and immobilization) were longer on the affected side than the intact side, but the temporal congruence between real and imagined movement times was similar to that in the control group. CONCLUSIONS: The mental representation of actions is highly modulated by imagery practice and motor activities. The ability to generate vivid images of movements can be specifically weakened by limb loss or disuse, but lack of movement does not affect the temporal characteristics of motor imagery.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».