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Enregistrement W2805439985 · doi:10.1101/338749

The effects of habits on motor skill learning

2018· preprint· en· W2805439985 sur OpenAlexafffund
Nicola J. Popp, Atsushi Yokoi, Paul L. Gribble, Jörn Diedrichsen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence FundJames S. McDonnell Foundation
Mots-clésChunking (psychology)Context (archaeology)Cognitive psychologyMotor skillTask (project management)Motor learningRecallSequence learningPsychologyComputer scienceHabitDevelopmental psychologySocial psychologyNeuroscienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Skill learning involves the formation of stable motor patterns. In musical and athletic training, however, these stable motor habits can also impede the attainment of higher levels of performance. We developed an experimental paradigm to induce a specific motor pattern in the context of a discrete sequence production task and to investigate how these habits affect performance over a 3-week training period. Participants initially practiced small segments of 2 to 3 finger movements (“chunks”) and then learned longer sequences composed of these chunks. This initial training induced a persistent temporal pattern during execution, with shorter inter-press-intervals within a chunk and longer ones at chunk boundaries. This pattern remained stable during the subsequent 10 days of training, in which participants were asked to produce the sequence as fast as possible from memory. The habit was also preserved when the sequences were directly displayed, removing the need for memory recall. We were able to induce chunking patterns that were either beneficial or detrimental to performance by taking into consideration the biomechanical constraints of the sequences. While we observed an overall reduction in the detrimental effect of the disadvantageous chunking instructions with training, our results show that the degree to which these detrimental chunk structures were maintained, was predictive of lower levels of final performance. In sum, we were able to induce beneficial and detrimental motor habits in a motor sequence production task and show that these initial instructions influenced performance outcomes over a prolonged period of time. Significance Statement A habit is defined as an automatized action that resists modification once sufficiently established. Preventing bad habits, while reinforcing good habits, is a key objective when teaching new motor skills. While habit formation is an integral part of motor skill acquisition, previous research has focused on habit formation in terms of action selection. In this paper, we examine habit formation in terms of motor skill execution, after the action has been selected. We were able to induce beneficial or detrimental motor habits in the production of motor sequences. Habits were stable over a prolonged training period. Our results demonstrate how cognitive instruction can lead to persistent motor habits and we explore how these habits are potentially modified with training.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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