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Enregistrement W2228380987 · doi:10.1123/mcj.9.3.310

Evaluation of Scanning Methodology in Bimanual Coordination

2005· article· en· W2228380987 sur OpenAlexafffund
Dana Maslovat, Shannon S. D. Bredin, Romeo Chua, Ian M. Franks

Notice bibliographique

RevueMotor Control · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLissajous curveMetronomeNumerosity adaptation effectComputer sciencePsychologyCommunicationArtificial intelligenceCognitive psychologyMathematicsNeurosciencePhysicsGeometryCognitionRhythmAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A major component of a dynamical paradigm involves a "scanning" procedure in an attempt to determine an individual's intrinsic coordination tendencies before learning, as well as subsequent changes in the coordination landscape after practice. The purpose of the present study was to evaluate two methods of the scanning procedure. Scans were performed before and after 75 trials of a 90 degrees bimanual-coordination pattern and were compared with early and late acquisition trials. Four groups of participants performed scanning and acquisition trials using a combination of either concurrent visual feedback in the form of Lissajous figures, paced by an auditory metronome, or visual metronomes in the form of flashing stimuli. Analyses revealed that all groups improved performance of the 90 degrees pattern with practice. As predicted by the theory of practice specificity, scanning via the same method as acquisition appears to be valid. Scanning via Lissajous figures when the acquisition procedure was flashing squares was also found to be valid, but not the opposite condition. Reasons for this unidirectional transfer are given with these results suggesting that the sensitivity of a given scanning method might be influenced by the method of acquiring the coordination pattern.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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