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Enregistrement W2330855095 · doi:10.1152/jn.00901.2014

The human motor system alters its reaching movement plan for task-irrelevant, positional forces

2015· article· en· W2330855095 sur OpenAlexafffund
Joshua G. A. Cashaback, Heather E. McGregor, Paul L. Gribble

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésWorkspaceTask (project management)Motor controlComputer scienceTrajectoryCognitive psychologyMotion (physics)Redundancy (engineering)PsychologyArtificial intelligenceRobotNeuroscienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The minimum intervention principle and the uncontrolled manifold hypothesis state that our nervous system only responds to force perturbations and sensorimotor noise if they affect task success. This idea has been tested in muscle and joint coordinate frames and more recently using workspace redundancy (e.g., reaching to large targets). However, reaching studies typically involve spatial and or temporal constraints. Constrained reaches represent a small proportion of movements we perform daily and may limit the emergence of natural behavior. Using more relaxed constraints, we conducted two reaching experiments to test the hypothesis that humans respond to task-relevant forces and ignore task-irrelevant forces. We found that participants responded to both task-relevant and -irrelevant forces. Interestingly, participants experiencing a task-irrelevant force, which simply pushed them into a different area of a large target and had no bearing on task success, changed their movement trajectory prior to being perturbed. These movement trajectory changes did not counteract the task-irrelevant perturbations, as shown in previous research, but rather were made into new areas of the workspace. A possible explanation for this behavior change is that participants were engaging in active exploration. Our data have implications for current models and theories on the control of biological motion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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