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Enregistrement W2605777599 · doi:10.1038/s41598-017-01158-9

How visual experience impacts the internal and external spatial mapping of sensorimotor functions

2017· article· en· W2605777599 sur OpenAlexafffund
Virginie Crollen, Geneviève Albouy, Franco Leporé, Olivier Collignon

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds Spéciaux de RechercheCanadian Institutes of Health ResearchEuropean Commission
Mots-clésPerceptionTask (project management)Computer scienceCoding (social sciences)Artificial intelligenceSequence (biology)CommunicationCognitive psychologyVisual perceptionComputer visionKeypadAffect (linguistics)PsychologyMathematicsNeuroscienceBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tactile perception and motor production share the use of internally- and externally-defined coordinates. In order to examine how visual experience affects the internal/external coding of space for touch and movement, early blind (EB) and sighted controls (SC) took part in two experiments. In experiment 1, participants were required to perform a Temporal Order Judgment task (TOJ), either with their hands in parallel or crossed over the body midline. Confirming previous demonstration, crossing the hands led to a significant decrement in performance in SC but did not affect EB. In experiment 2, participants were trained to perform a sequence of five-finger movements. They were tested on their ability to produce, with the same hand but with the keypad turned upside down, the learned (internal) or the mirror (external) sequence. We observed significant transfer of motor sequence knowledge in both EB and SC irrespective of whether the representation of the sequence was internal or external. Together, these results demonstrate that visual experience differentially impacts the automatic weight attributed to internal versus external coordinates depending on task-specific spatial requirements.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations47
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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