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Enregistrement W2428633165 · doi:10.1152/jn.01051.2015

Distinct contributions of explicit and implicit memory processes to weight prediction when lifting objects and judging their weights: an aging study

2016· article· en· W2428633165 sur OpenAlexafffund
Kevin M. Trewartha, J. Randall Flanagan

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIllusionLift (data mining)PsychologyCognitive psychologyPerceptionWeight liftingWorking memoryContrast (vision)CommunicationComputer scienceCognitionArtificial intelligenceMachine learningNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weight predictions used to scale lifting forces adapt quickly when repeatedly lifting unusually weighted objects and are readily updated by explicit information provided about weight. In contrast, weight predictions used when making perceptual judgments about weight are more resistant to change and are largely unaffected by explicit information about weight. These observations suggest that distinct memory systems underlie weight prediction when lifting objects and judging their weights. Here we examined whether these weight predictions differ in their reliance on declarative and nondeclarative memory resources by comparing the adaptability of these predictions in older adults, who exhibit relatively impaired declarative memory processes, to those in younger adults. In the size condition, we measured lift forces as participants repeatedly lifted a pair of size-weight inverted objects in alternation. To assess weight judgments, we measured the size-weight illusion every 10 lifts. The material condition was similar, except that we used material-weight inverted objects and measured the material-weight illusion. The strengths of these illusions prior to lifting, and the attenuation of the illusions that arise when lifting inverted objects, were similar for both groups. The magnitude of the change in the illusions was positively correlated with implicit memory performance in both groups, suggesting that predictions used when judging weight rely on nondeclarative memory resources. Updating of lifting forces also did not differ between groups. However, within the older group the success with which lifting forces were updated was positively correlated with working memory performance, suggesting that weight predictions used when lifting rely on declarative memory resources.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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