MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2441823376 · doi:10.1123/mcj.8.2.111

Bimanual Coordination: An Unbalanced Field of Research

2004· review· en· W2441823376 sur OpenAlexaff
Sukhvinder S. Obhi

Notice bibliographique

RevueMotor Control · 2004
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Cognitive psychologyObject (grammar)PsychologyContrast (vision)Computer scienceMotor coordinationField (mathematics)Human–computer interactionCommunicationArtificial intelligenceMathematicsNeuroscienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using more than one limb to perform functional, goal-directed actions is arguably one of the most important abilities that human beings possess. In many everyday tasks, the hands, in particular, must be used to accomplish all manner of goals. From buttoning a shirt to opening a jam jar and driving to work, good bimanual coordination is of great utility. In addition to the tasks mentioned above, there are also other tasks involving the functional use of more than one limb, including walking or cycling and typing a report. With a little thought, it becomes apparent that there is at least one important difference between these categories of coordination tasks. On one hand, in some tasks the effectors must perform markedly different motor outputs that are bound together in some functionally defined and usually object-oriented manner (e.g., buttoning a shirt) yet, in others, the effectors produce very similar motor outputs but in a specific temporal order, which may or may not repeat itself periodically (e.g., walking and cycling compared to typing or drumming). In this short article, I will argue that the second category of coordination task and, in particular, cyclical coordination, has been studied extensively and, at least at the level of behavior, is relatively well understood. In contrast the former category of bimanual task is seldom studied and, even at the descriptive level, is rather poorly understood. One of the reasons for this may be the complexity of such tasks and the technical difficulties involved in attempting to study them. By highlighting some key studies, I hope to illustrate that such tasks can be fruitfully studied in the laboratory. Last, since the neural control processes underlying both classes of coordination task are not yet well known, I aim to draw attention to the potential value of the interventional technique of Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) as a tool for investigating the functions of brain regions contributing to bimanual coordination.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0130,023
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations51
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMotor ControlMême sujetMotor Control and AdaptationTravaux en français237 207