The effects of training time, sensory loss and pain on human motor learning
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study determined, in humans, the effects of (i) the number of within-session task repetitions (72 or 144 over a period of 15 or 30 min, respectively) on the time course of motor learning in a long-term (seven consecutive daily motor-training sessions and a 1-week post-follow-up) novel tongue-task training regime and (ii) somatosensory manipulations (capsaicin-induced intra-oral pain or lidocaine-induced sensory loss of the tongue tip) on motor learning in a short-term (single motor-training session consisting of 72 within-session task repetitions over a period of 15 min) novel tongue-task training regime. Novel tongue-task training consisted of tracking a moving target box by generating a pre-set amount of tongue-protrusion force onto a force lever. Analysis of motor behaviour revealed (i) a higher within-session gain for the 30-min tongue-task training regime, but this difference did not differentially affect the time course of the overall motor performance or additional motor performance variables between the 15- and 30-min tongue-task training regimes in subsequent training sessions. (ii) somatosensory manipulations of the tongue tip reduced the gains in overall motor performance, and this reduced motor performance was mainly characterized by exaggerated undershoot errors and delayed reaction times for the lidocaine tongue-task training regime and exaggerated overshoot and undershoot errors as well as delayed reaction times for the capsaicin tongue-task training regime. It is concluded that extended within-session task repetitions do not facilitate additional long-term gains in overall motor performance and intra-oral sensory loss or pain hinders motor learning.
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.
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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle