Using your neck muscles to reach for a target
Notice bibliographique
Résumé
Reaching for a implies transforming a retinal representation of the into a body-centered frame of reference. Once the movement is initiated, it is not clear if humans need to refer again to an eye- and/or head-centered frame of reference. In this study, we perturbed these transformations using neck vibration (NV). Nineteen (19) participants performed discrete reaches towards a virtual target. The perceived influence of NV was first assessed in the dark with a single target. The main conditions involved NV applied prior to (NV-Planning) or/and during the reaching movement (NV-Online/NV-Complete) or not at all (NV-None). These 4 conditions were randomly presented 20 times each. Participants also performed 20 NV-None trials before and after the main experiment. The main dependent variable was the lateral deviation of the reaching finger during the trajectory. Following the initial analysis, two groups of participants were identifiable. The group (i.e., head rotation bias = leftward corrections) and the target group (i.e., shift bias = rightward corrections). Analysis of the main experimental conditions revealed that only the group revealed larger—and super-additive—lateral endpoint biases in the NV-Complete compared to the NV-None condition. These results suggest that head- to body- centered transformations take place when preparing and executing a reaching movement, especially if head motion can be sensed. 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 | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».