The effect of robotic guidance on the use of visual information during a pointing task
Notice bibliographique
Résumé
Robotic guidance has been shown to be effective for rehabilitation although fundamental research suggests guidance can be detrimental to performance due to the decreased need for an efferent command. However, physical guidance does provide added proprioceptive feedback which could influence how visual information is used. We sought to compare the influence of robot-guided vs. active upper limb pointing on the use of visual feedback. Participants completed a training phase comprised of 210 trials with vision to 3 target amplitudes (18, 20, 22 cm) during which participants were either guided by a robot, or actively aimed to each target (Control). We also included pre- and post-tests of 20 trials each (10 vision, 10 no vision) using the 20 cm amplitude. A 2 group (robot, control) by 2 phase (pre, post) by 2 vision (vision, no vision) mixed ANOVA was done on all accuracy and movement time variables. Overall, participants exhibited lower variability and were more accurate with vision compared to no vision. A group by phase interaction demonstrated that the control group exhibited a shorter reaching amplitude than the robot group after training, regardless of vision condition. This suggest that the altered efferent requirements, and the additional proprioceptive feedback presented during robotic guidance does not negatively impact the sensorimotor representation of a reaching task.Acknowledgments: This research was supported by NSERC
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».