Conventional analysis of trial-by-trial adaptation is biased: Empirical and theoretical support using a Bayesian estimator
Notice bibliographique
Résumé
Research on human motor adaptation has often focused on how people adapt to self-generated or externally-influenced errors. Trial-by-trial adaptation is a person's response to self-generated errors. Externally-influenced errors applied as catch-trial perturbations are used to calculate a person's perturbation adaptation rate. Although these adaptation rates are sometimes compared to one another, we show through simulation and empirical data that the two metrics are distinct. We demonstrate that the trial-by-trial adaptation rate, often calculated as a coefficient in a linear regression, is biased under typical conditions. We tested 12 able-bodied subjects moving a cursor on a screen using a computer mouse. Statistically different adaptation rates arise when sub-sets of trials from different phases of learning are analyzed from within a sequence of movement results. We propose a new approach to identify when a person's learning has stabilized in order to identify steady-state movement trials from which to calculate a more reliable trial-by-trial adaptation rate. Using a Bayesian model of human movement, we show that this analysis approach is more consistent and provides a more confident estimate than alternative approaches. Constraining analyses to steady-state conditions will allow researchers to better decouple the multiple concurrent learning processes that occur while a person makes goal-directed movements. Streamlining this analysis may help broaden the impact of motor adaptation studies, perhaps even enhancing their clinical usefulness.
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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 | 0,042 | 0,242 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».