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Enregistrement W2788823862 · doi:10.1163/22134808-00002615

Amending Ongoing Upper-Limb Reaches: Visual and Proprioceptive Contributions?

2018· article· en· W2788823862 sur OpenAlexafffund
Rachel Goodman, Valentin Crainic, Stephen R. Bested, Darrin O. Wijeyaratnam, John de Grosbois, Luc Tremblay

Notice bibliographique

RevueMultisensory Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésProprioceptionPsychologyPhysical medicine and rehabilitationCognitive psychologyCommunicationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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