Integration and de-integration of bimanual movements
Notice bibliographique
Résumé
Research has suggested that bimanual movements are not the sum of two unimanual movements, but they reflect the integration of two unimanual movements into a bimanual movement. Bimanual asymmetric movements in choice RT tasks take longer to prepare than symmetric movements, and this cost is likely caused by unifying both arms into a single bimanual movement. The purpose of this study was to investigate the process of unimanual movements into a bimanual movement and de-integrating bimanual movements into unimanual movements during movement preparation. We predicted that integrating two different unimanual movements into a single bimanual asymmetric movement would take more time than when two similar movements are combined into a bimanual symmetric movement. Conversely, the de-integration of a bimanual asymmetric movement would take more time than a bimanual symmetric movement. In both studies, each block consisted of two unimanual movements and one bimanual movement. In the integration study, 80% of trials were unimanual and 20% were bimanual. The bimanual movements were symmetric or asymmetric and they were the combination of the two unimanual movements or the opposite. In the de-integration study, 80% of trials were bimanual and 20% were unimanual. The unimanual movements were one arm of the bimanual movement or one of the opposite. In both studies there were preparation costs to integrate or de-integrate bimanual asymmetric movements and the opposite movements. These results support that bimanual movements are the integration of two unimanual movements and that asymmetric movements take longer to integrate (and de-integrate) than symmetric ones.Acknowledgments: Supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».