Gaze fixation improves the stability of expert juggling
Notice bibliographique
Résumé
Novice and expert jugglers employ different visuomotor strategies: whereas novices look at the balls around their zeniths, experts tend to fixate their gaze at a central location within the pattern (so-called gaze-through). A gaze-through strategy may reflect visuomotor parsimony, i.e., the use of simpler visuomotor (oculomotor and/or attentional) strategies as afforded by superior tossing accuracy and error corrections. In addition, the more stable gaze during a gaze-through strategy may result in more accurate movement planning by providing a stable base for gaze-centered neural coding of ball motion and movement plans or for shifts in attention. To determine whether a stable gaze might indeed have such beneficial effects on juggling, we examined juggling variability during 3-ball cascade juggling with and without constrained gaze fixation (at various depths) in expert performers (n = 5). Novice jugglers were included (n = 5) for comparison, even though our predictions pertained specifically to expert juggling. We indeed observed that experts, but not novices, juggled significantly less variable when fixating, compared to unconstrained viewing. Thus, while visuomotor parsimony might still contribute to the emergence of a gaze-through strategy, this study highlights an additional role for improved movement planning. This role may be engendered by gaze-centered coding and/or attentional control mechanisms in the brain.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».