Does practicing a wide range of joint angle configurations lead to higher flexibility in a manual obstacle-avoidance target-pointing task?
Notice bibliographique
Résumé
Flexibility in motor actions can be defined as variability in the use of degrees of freedom (e.g., joint angles in the arm) over repetitions while keeping performance (e.g., fingertip position) stabilized. We examined whether flexibility can be increased through enlarging the joint angle range during practice in a manual obstacle-avoidance target-pointing task. To establish differences in flexibility we partitioned the variability in joint angles over repetitions in variability within (GEV) and variability outside the solution space (NGEV). More GEV than NGEV reflects flexibility; when the ratio of the GEV and NGEV is higher, flexibility is higher. The pretest and posttest consisted of 30 repetitions of manual pointing to a target while moving over a 10 cm high obstacle. To enlarge the joint angle range during practice participants performed 600 target-pointing movements while moving over obstacles of different heights (5-9 cm, 11-15 cm). The results indicated that practicing movements over obstacles of different heights led participants to use enlarged range of joint angles compared to the range of joint angles used in movements over the 10 cm obstacle in the pretest. However, for each individual obstacle neither joint angle variance nor flexibility were higher during practice. We also did not find more flexibility after practice. In the posttest, joint angle variance was in fact smaller than before practice, primarily in GEV. The potential influences of learning effects and the task used that could underlie the results obtained are discussed. We conclude that with this specific type of practice in this specific task, enlarging the range of joint angles does not lead to more flexibility.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».