Restricted transfer of learning between unimanual and bimanual finger sequences
Notice bibliographique
Résumé
When training bimanual skills, such as playing piano, people sometimes practice each hand separately and at a later stage combine the movements of the two hands. This poses the critical question of whether motor skills can be acquired by separately practicing each subcomponent or should be trained as a whole. In the present study, we addressed this question by training human subjects for 4 days in a unimanual or bimanual version of the discrete sequence production task. Both groups were then tested on trained and untrained sequences on both unimanual and bimanual versions of the task. Surprisingly, we found no evidence of transfer from trained unimanual to bimanual or from trained bimanual to unimanual sequences. In half the participants, we also investigated whether cuing the sequences on the left and right hand with unique letters would change transfer. With these cues, untrained sequences that shared some components with the trained sequences were performed more quickly than sequences that did not. However, the amount of this transfer was limited to ∼10% of the overall sequence-specific learning gains. These results suggest that unimanual and bimanual sequences are learned in separate representations. Making participants aware of the interrelationship between sequences can induce some transferrable component, although the main component of the skill remains unique to unimanual or bimanual execution. NEW & NOTEWORTHY Studies in reaching movement demonstrated that approximately half of motor learning can transfer across unimanual and bimanual contexts, suggesting that neural representations for unimanual and bimanual movements are fairly overlapping at the level of elementary movement. In this study, we show that little or no transfer occurred across unimanual and bimanual sequential finger movements. This result suggests that bimanual sequences are represented at a level of the motor hierarchy that integrates movements of both hands.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».