Perceptual learning in sensorimotor adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Motor learning often involves situations in which the somatosensory targets of movement are, at least initially, poorly defined, as for example, in learning to speak or learning the feel of a proper tennis serve. Under these conditions, motor skill acquisition presumably requires perceptual as well as motor learning. That is, it engages both the progressive shaping of sensory targets and associated changes in motor performance. In the present study, we test the idea that perceptual learning alters somatosensory function and in so doing produces changes to human motor performance and sensorimotor adaptation. Subjects in these experiments undergo perceptual training in which a robotic device passively moves the subject's arm on one of a set of fan-shaped trajectories. Subjects are required to indicate whether the robot moved the limb to the right or the left and feedback is provided. Over the course of training both the perceptual boundary and acuity are altered. The perceptual learning is observed to improve both the rate and extent of learning in a subsequent sensorimotor adaptation task and the benefits persist for at least 24 h. The improvement in the present studies varies systematically with changes in perceptual acuity and is obtained regardless of whether the perceptual boundary shift serves to systematically increase or decrease error on subsequent movements. The beneficial effects of perceptual training are found to be substantially dependent on reinforced decision-making in the sensory domain. Passive-movement training on its own is less able to alter subsequent learning in the motor system. Overall, this study suggests perceptual learning plays an integral role in motor learning.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».