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Enregistrement W2888669144 · doi:10.1177/1747021818798824

The effect of galvanic vestibular stimulation on path trajectory during a path integration task

2018· article· en· W2888669144 sur OpenAlexafffund
Tanya Karn, Michael E. Cinelli

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of Experimental Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGalvanic vestibular stimulationVestibular systemTask (project management)TrajectoryPath (computing)Path integrationGalvanic cellStimulationPhysical medicine and rehabilitationAudiologyPsychologyComputer scienceMedicineNeurosciencePhysicsEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine the effects of galvanic vestibular stimulation (GVS) on path trajectory and body rotation during a triangle completion task. Participants ( N = 17, female, 18-30 years) completed the triangle completion task in virtual reality using two different size triangles. GVS was delivered at three times each participant's threshold in either the left or right direction prior to the final leg of the triangle and continued until the participant reached their final position. Whole body kinematics were collected using an NDI Optotrak motion tracking system. Results revealed a significant main effect of GVS on arrival error such that no GVS (NGVS) had significantly smaller arrival errors than when GVS was administered. There was also a significant main effect of GVS on angular error such that NGVS had significantly smaller error than GVSaway and GVStowards. There was no significant difference between GVS trials in path variability during the final leg on route to the final position. These results demonstrate that vestibular perturbation reduced the accuracy of the triangle completion task, affecting path trajectory and body position during a path integration task in the absence of visual cues.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, 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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