Extending energy optimization in goal-directed aiming from movement kinematics to joint angles
Notice bibliographique
Résumé
Goal-directed aiming movements are organized in a manner that optimizes speed, accuracy and energy expenditure. Energy optimization has been demonstrated as an undershoot bias in primary submovement endpoint locations, especially in conditions where corrections to target overshoots must be made against gravity. Two-component models of upper limb movement have not yet considered how joint angle displacements are organized to deal with the energy constraints associated with moving the upper limb in aiming tasks. This study was performed to address this limitation. Participants performed aiming movements to near, middle and far targets in the up and down directions with the index finger and two types of rod extensions (short and long) attached to the index finger. Movements with the rod extensions were expected to invoke different energy optimizing strategies in the up and down directions by allowing distal joints the opportunity to contribute to end effector displacement. Primary submovements undershot the far target to a greater extent in the downward direction compared to the upward direction, showing that movement kinematics show energy optimization in a manner that considers the effects of gravity. Importantly, as rod length increased, shoulder elevation was minimized in movements to the far up target and elbow extension was minimized in movements to the far down target. Contrary to our expectations, distal joints were not employed in either movement direction to optimize energy expenditure. While the overall results suggest energy optimization in the control of joint angles, they appear to be independent of the force of gravity. Acknowledgments: NSERC
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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 ».