Can you hear that peak? The effect of auditory feedback on reducing the spatial variability of peak limb velocity
Notice bibliographique
Résumé
The presence of multiple sensory cues is known to yield more reliable percepts than when a single modality is available (e.g., Ernst & Bulthoff, 2004). In contrast, the relative contribution of visual and auditory cues can change as a function of limb velocity (e.g., Tremblay & Nguyen, 2010). This study sought to assess the extent to which auditory and visual cues are integrated during the high velocity stages of a reaching movement. If sensory integration takes place during a movement, the variability of the limb position should be significantly smaller when both auditory and visual cues are provided together, compared to when only one or no cues are provided. Participants (n = 13) were asked to “fling” their limb through the centre of a virtual target, located 30 cm from the start position. This task required reaching peak limb velocity as the index finger passed through the centre of the target, which is analogous to a throwing task. A piezo-electric buzzer and an LED were affixed to the fingertip of the moving limb and provided augmented feedback when peak velocity was reached. Results first indicated that peak limb velocity, and the time taken to reach it, did not reliably differ across experimental conditions. More importantly, the variability in the spatial location of the finger at peak velocity was only significantly reduced when auditory feedback was provided (i.e., as compared to the no feedback condition). Overall, the results challenge the idea of multisensory integration because endpoint precision was significantly reduced only when an auditory cue alone indicated to the participant when they reached peak limb velocity, while this was not the case when both auditory and visual cues were provided. In addition, the results indicate that providing aurally based feedback may be optimal to reduce the variability of a throwing task. Acknowledgments: This research was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, Canada Foundation for Innovation, and the Ontario Research Fund
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».