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Enregistrement W2536443960 · doi:10.1017/cbo9781107279353.026

Observational Motor Learning

2016· book-chapter· en· W2536443960 sur OpenAlexaff
Heather E. McGregor, Paul L. Gribble

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotor learningMovement (music)Object (grammar)Motor skillObservational learningObservational studyProcess (computing)PsychologyMotion (physics)Computer scienceArtificial intelligenceHuman–computer interactionCommunicationNeuroscienceMedicinePhysicsMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To survive, we must interact with an ever-changing world. Our capacity to move accurately in a range of environments lies in the brain's ability to flexibly modify our motor behavior. For example, simply holding an object in the hand changes the arm's dynamic environment. That is, the additional weight of the object changes the relationship between applied forces and motion such that the brain's motor commands and muscle forces no longer result in the intended arm movement. In order to skillfully manipulate the object, the brain must alter its motor commands to compensate for the object's weight and achieve a desired movement. Subsequent movements are improved with time and practice; this process is called motor learning. While many of our motor skills are acquired and refined through active physical practice, we can also learn how to make movements by observing others. This is referred to as observational motor learning. This chapter will begin with a brief overview of modern studies of human motor learning, followed by a discussion of how these concepts relate to observational motor learning.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,184 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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