Separating Predicted and Perceived Sensory Consequences of Motor Learning
Notice bibliographique
Résumé
During motor adaptation the discrepancy between predicted and actually perceived sensory feedback is thought to be minimized, but it can be difficult to measure predictions of the sensory consequences of actions. Studies attempting to do so have found that self-directed, unseen hand position is mislocalized in the direction of altered visual feedback. However, our lab has shown that motor adaptation also leads to changes in perceptual estimates of hand position, even when the target hand is passively displaced. We attribute these changes to a recalibration of hand proprioception, since in the absence of a volitional movement, efferent or predictive signals are likely not involved. The goal here is to quantify the extent to which changes in hand localization reflect a change in the predicted sensory (visual) consequences or a change in the perceived (proprioceptive) consequences. We did this by comparing changes in localization produced when the hand movement was self-generated ('active localization') versus robot-generated ('passive localization') to the same locations following visuomotor adaptation to a rotated cursor. In this passive version, there should be no predicted consequences of these robot-generated hand movements. We found that although changes in localization were somewhat larger in active localization, the passive localization task also elicited substantial changes. Our results suggest that the change in hand localization following visuomotor adaptation may not be based entirely on updating predicted sensory consequences, but may largely reflect changes in our proprioceptive state estimate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».