The identification of different iterative rates associated with the control of voluntary upper-limb reaches
Notice bibliographique
Résumé
The current study sought to investigate online feedback utilization by evaluating acceleration profiles of voluntary reaches using analyses performed in the frequency domain. This approach afforded the evaluation of specific rates of discontinuities rather than their mere presence/ absence. Eighteen participants performed medial-to-lateral reaching movements in either Full-Vision, No-Vision or Memory-Guided conditions. Blocks of 100 reaches were completed in each condition to two targets (i.e., 50 trials to each of a 10 and a 30 cm target amplitude). Participants were instructed to move quickly, but to prioritize movement accuracy. Movements were measured using a tri-axis accelerometer at 250 Hz. In order to isolate relative contributions of corrective discontinuities, the acceleration profiles were detrended with a 5th order polynomial and converted to a proportional power spectra via a Fast Fourier Transform. Performance was evaluated across frequencies ranging from 2 to 30 Hz. A peak in the 6 to 10 Hz range was observed in all conditions but was of a greater magnitude in the Full-Vision Condition compared to the other two conditions (i.e., the No-Vision and Memory-Guided conditions). In addition, a secondary peak at 20 Hz was more prominent in the conditions without vision and could represent non-corrective mechanical oscillations of the finger. Thus, visual control was exemplified by iterations of approximately 100 to 167 ms (i.e., 6-10 Hz), whereas discontinuities not associated with visual feedback occurred at an iterative rate of approximately 50 ms (i.e., 20 Hz). Although the quantification of feedback utilization through the assessment of trajectory discontinuities in temporal domain has proven difficult, their evaluation in the frequency domain is a viable alternative. Acknowledgments: Natural Sciences and Engineering Research Council of Canad; Canada Foundation for Innovation; 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 | 0,000 | 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 ».