Aerobic exercise enhances retention of a gradually imposed visuomotor rotation
Notice bibliographique
Résumé
A single bout of intense aerobic exercise performed after the acquisition of a new sequence of movements has been shown to enhance retention. However, no such exercise-related advantage was reported when participants learned to adapt their reaching movements to compensate for a 60° deviation of the visual feedback (rVMA task). Since the sequence tasks used previously relied mainly on implicit learning processes, as opposed to the rVMA task which had an explicit component given the size of the deviation, it is possible that exercise-related gains in retention may be restricted to implicit learning. To test this hypothesis, we used a modified version of the rVMA task in which a smaller deviation (25°) was introduced gradually (1° per 10 trials), making it difficult to be perceived explicitly and thus favoring an implicit adaptation. Thirty participants took part in the experiment (7 males, 23 females; mean age: 22 ± 2.36) and, immediately after the rVMA acquisition session (500 trials in total), either performed 3 bouts of 3 minutes of cycling at 80% of their maximal aerobic power (Exercise Group) or watched a relaxation video (Control Group). When retention of the rVMA task was assessed 24 hours later in a no-vision test, participants of the Exercise group demonstrated better retention compared to those of the Control group (p = 0.037, d = 0.8). This result demonstrates that visuomotor adaptation can benefit from exercise and suggests that exercise-related effects on motor skill learning may be restricted to implicit learning.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».