Self-controlled KR: Does it facilitate an internal representation of a spatial motor task?
Notice bibliographique
Résumé
Self-controlled KR practice has revealed that participants provided the opportunity to control their KR is superior for motor skill acquisition compared to participants replicating the KR schedule of a self-control participant without the choice (e.g., yoked). To date, the learning advantages of a self-controlled KR schedule have utilized motor tasks requiring acquisition of a temporal goal (e.g., push 5-keys in 1050ms). In the present experiment, we examined the utility of self-controlled KR practice for the acquisition of a motor skill with a spatial goal and whether self-controlled KR practice facilitates the development of an accurate internal representation of the task goal. Twenty-four younger adults were required to push and release a handle along a confined pathway using their non-dominant hand to a target distance (133cm). The self-controlled participants controlled their receipt of KR after every acquisition trial while the yoked participants replicated the KR schedule of a self-controlled participant. The retention data revealed the SELF condition (M=10.73) demonstrated less |CE| compared to the yoked condition (M=17.79) in achieving the spatial goal. As well, the SELF condition was more accurate in estimating their performance (indexed by AD) during the retention period. The findings suggest self-controlled KR practice generalizes to spatial goals and facilitates the development of an accurate internal representation, as evidenced by participant self-reports.Acknowledgments: This research was supported by the Canadian Institute of Health Research
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».