The cost of moving optimally: kinematic path selection
Notice bibliographique
Résumé
It is currently unclear whether the brain plans movement kinematics explicitly or whether movement paths arise implicitly through optimization of a cost function that takes into account control and/or dynamic variables. Several cost functions are proposed in the literature that are very different in nature (e.g., control effort, torque change, and jerk), yet each can predict common movement characteristics. We set out to disentangle predictions of the different variables using a combination of modeling and empirical studies. Subjects performed goal-directed arm movements in a force field (FF) in combination with visual perturbations of seen hand position. This FF was designed to have distinct optimal movements for muscle-input and dynamic costs while leaving kinematic cost unchanged. Visual perturbations in turn changed the kinematic cost but left the dynamic and muscle-input costs unchanged. An optimally controlled, physiologically realistic arm model was used to predict movements under the various cost variables. Experimental results were not consistent with a cost function containing any of the control and dynamic costs investigated. Movement patterns of all experimental conditions were adequately predicted by a kinematic cost function comprising both visually and somatosensory perceived jerk. The present study provides clear behavioral evidence that the brain solves kinematic and mechanical redundancy in separate steps: in a first step, movement kinematics are planned; and in a second, separate step, muscle activation patterns are generated.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».