The effect of increasing the complexity of a movement on the motor pathway
Notice bibliographique
Résumé
In their seminal experiment, Henry and Rogers (1960) sought to understand how the complexity of a movement affected reaction time (RT). They demonstrated that increasing the number of response elements leads to longer RTs; however, the reason for lengthened RTs has remained controversial. While this phenomenon has been interpreted using neural activation models (e.g. Hanes & Schall, 1996), few studies have examined how changes within the motor pathway may contribute to RT differences. Transcranial magnetic stimulation (TMS) is used to examine responsiveness of the motor pathway by recording motor evoked potentials (MEPs) at the target muscle. Therefore, the purpose of this study was to examine how MEPs were affected by the complexity of a movement in a RT paradigm. Participants (n=12) were seated at a KINARM End-Point Lab and completed a ballistic, simple RT task, in which they directed a robotic handle to one, two or three targets. Across the three levels of complexity, participants completed 8 trials at each TMS point for a total of 144 trials. During each trial, TMS was delivered at 0, 50, 60, 70, 80 or 90% of each participant's mean RT at the stimulator intensity which yielded a triceps brachii MEP equivalent to 10% the maximal M-wave. As intended, RTs increased with increasing movement complexity (p
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».