Amending Ongoing Upper-Limb Reaches: Visual and Proprioceptive Contributions?
Notice bibliographique
Résumé
In order to maximize the precise completion of voluntary actions, humans can theoretically utilize both visual and proprioceptive information to plan and amend ongoing limb trajectories. Although vision has been thought to be a more dominant sensory modality, research has shown that sensory feedback may be processed as a function of its relevance and reliability. As well, theoretical models of voluntary action have suggested that both vision and proprioception can be used to prepare online trajectory amendments. However, empirical evidence regarding the use of proprioception for online control has come from indirect manipulations from the sensory feedback (i.e., without directly perturbing the afferent information; e.g., visual-proprioceptive mismatch). In order to directly assess the relative contributions of visual and proprioceptive feedback to the online control of voluntary actions, direct perturbations to both vision (i.e., liquid crystal goggles) and proprioception (i.e., tendon vibration) were implemented in two experiments. The first experiment employed the manipulations while participants simply performed a rapid goal-directed movement (30 cm amplitude). Results from this first experiment yielded no significant evidence that proprioceptive feedback contributed to online control processes. The second experiment employed an imperceptible target jump to elicit online trajectory amendments. Without or with tendon vibration, participants still corrected for the target jumps. The current study provided more evidence of the importance of vision for online control but little support for the importance of proprioception for online limb-target regulation mechanisms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».