Can You Hear That Peak? Utilization of Auditory and Visual Feedback at Peak Limb Velocity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: At rest, the central nervous system combines and integrates multisensory cues to yield an optimal percept. When engaging in action, the relative weighing of sensory modalities has been shown to be altered. Because the timing of peak velocity is the critical moment in some goal-directed movements (e.g., overarm throwing), the current study sought to test whether visual and auditory cues are optimally integrated at that specific kinematic marker when it is the critical part of the trajectory. METHODS: Participants performed an upper-limb movement in which they were required to reach their peak limb velocity when the right index finger intersected a virtual target (i.e., a flinging movement). Brief auditory, visual, or audiovisual feedback (i.e., 20 ms in duration) was provided to participants at peak limb velocity. Performance was assessed primarily through the resultant position of peak limb velocity and the variability of that position. RESULTS: Relative to when no feedback was provided, auditory feedback significantly reduced the resultant endpoint variability of the finger position at peak limb velocity. However, no such reductions were found for the visual or audiovisual feedback conditions. Further, providing both auditory and visual cues concurrently also failed to yield the theoretically predicted improvements in endpoint variability. CONCLUSIONS: Overall, the central nervous system can make significant use of an auditory cue but may not optimally integrate a visual and auditory cue at peak limb velocity, when peak velocity is the critical part of the trajectory.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».