Localization Analysis of Natural Toxin of Solanum tuberosum L. via Mass Spectrometric Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Motor imagery (MI), the mental rehearsal of movement, can drive the acquisition and improvement of motor skills. How motor skills can be acquired or improved without movement execution and the sensory information it affords is unclear. Moreover, the covert nature of MI necessitates an understanding of the factors that impact its effectiveness in practice and/or the ability to use MI for learning. This point regarding its use is particularly pertinent in clinical settings, where brain lesions can impede or impair ability to engage in MI-based interventions. In this symposium we discuss MI for skill acquisition in healthy participants and neurological populations. Speakers will review past evidence and present new data concerning mechanisms of skill acquisition through MI and how such mechanisms are altered after stroke. Factors that influence learning through MI, such as prior visual/motor experience and individual differences in imagery ability will be discussed. The first talk explores the development of MI based on observational and physical practice and the dependency of kinesthetic MI on a visual representation. The second talk will provide a review of some behavioural and neurophysiological methods used to assess motor system activation during MI. The third talk explores the presence of internal models and error detection/correction mechanisms in MI. In the final talk, factors which moderate the effectiveness of MI interventions after stroke will be considered. Together, this series of work will provide new insight and provide recommendations towards the understanding of MI as a modality of skill acquisition.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».