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Enregistrement W2510040844 · doi:10.1007/s00426-016-0791-0

The interaction between practice and performance pressure on the planning and control of fast target directed movement

2016· article· en· W2510040844 sur OpenAlexaff
Jonathan Allsop, Gavin P. Lawrence, Robert C. Gray, Michael A. Khan

Notice bibliographique

RevuePsychological Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsMovement (music)Task (project management)Control (management)PsychologyMotor controlPressure controlMotor skillPhysical medicine and rehabilitationProcess (computing)Movement controlComputer scienceEngineeringMedicineDevelopmental psychologyArtificial intelligenceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pressure to perform often results in decrements to both outcome accuracy and the kinematics of motor skills. Furthermore, this pressure-performance relationship is moderated by the amount of accumulated practice or the experience of the performer. However, the interactive effects of performance pressure and practice on the underlying processes of motor skills are far from clear. Movement execution involves both an offline pre-planning process and an online control process. The present experiment aimed to investigate the interaction between pressure and practice on these two motor control processes. Two groups of participants (control and pressure; N = 12 and 12, respectively) practiced a video aiming amplitude task and were transferred to either a non-pressure (control group) or a pressure condition (pressure group) both early and late in practice. Results revealed similar accuracy and movement kinematics between the control and pressure groups at early transfer. However, at late transfer, the introduction of pressure was associated with increased performance compared to control conditions. Analysis of kinematic variability throughout the movement suggested that the performance increase was due to participants adopting strategies to improve movement planning in response to pressure reducing the effectiveness of the online control system.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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