Effort matching between arms depends on relative limb geometry and personal control
Notice bibliographique
Résumé
Proprioception encompasses our sense of position and movement of our limbs, as well as the effort with which we engage in voluntary actions. Historically, sense of effort has been linked to centrally generated signals that elicit voluntary movements. We were interested in determining the effect of differences in limb geometry and personal control on sense of effort. In experiment 1, subjects exerted either extension or flexion torques to resist a torque applied by a robot exoskeleton to their reference elbow. They attempted to match this torque by exerting an equal effort torque (in a congruent direction with the reference arm) with their opposite (matching) arm in different limb positions (±15°). Subjects produced greater matching torque when their matching arm exerted effort toward the mirrored position of the reference (e.g., reference/matching arms at 90°/105° elbow flexion) vs. away (e.g., 90°/75° flexion). In experiment 2, a larger angular difference between arms (30°) resulted in a larger discrepancy in matched torques. Furthermore, in both experiments 1 and 2, subjects tended to overestimate the reference arm torque. This motivated a third experiment to determine whether providing more personal control might influence perceived effort and reduce the overestimation of the reference torques that we observed ( experiments 3a and 3b). Overestimation of the matched torques decreased significantly when subjects self-selected the reference torque that they were matching. Collectively, our data suggest that perceived effort between arms can be influenced by signals relating to the relative geometry of the limbs and the personal control of motor output during action. NEW & NOTEWORTHY This work highlights how limb geometry influences our sense of effort during voluntary motor actions. It also suggests that loss of personal control during motor actions leads to an increase in perceived effort.
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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 | 0,001 |
| 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 ».