Sensory consequences of hand movement following exposure to visual-proprioceptive discrepancy
Notice bibliographique
Résumé
In visuomotor adaptation, when subjects first make a reach there is a mismatch between actual and predicted sensory feedback. Subsequently they adapt to accurately reach the target, and update their predictions about sensory feedback which informs changes in hand localization. Additionally, our lab and others have shown that hand proprioception recalilbrates to visual feedback ("proprioceptive recalibration"). Here we quantify the contributions of updated predicted sensory consequences and recalibrated proprioception to hand localization. Ifthere is no discrepancy between predicted and actual visual feedback of the hand during reach training, then any changes in hand localization are due to proprioceptive recalibration. In experiment 1, our subjects trained to actively reach to a target with a 30° rotation. In experiment 2, they were exposed to visual and proprioceptive discrepancy only (cross-sensory error signal; Cressman & Henriques, 2010), but since the apparatus moved the participants' hands there was no prediction about visual consequences to update. Then we measured changes in hand localization, also with both active and passive placement of the adapted hand; i.e. with and without predictions. Hand localization changed substantially in all conditions. With active training, the change for passive placement accounted for two thirds of the change for active placement. As expected, passive training did not lead to a difference between active and passive localization, suggesting both reflect proprioceptive recalibration only. This shows that cross-sensory error signals affect motor performance and lead to proprioceptive recalibration, and thus seem to be an unappreciated aspect of motor learning.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».