Comparing statistical methods for analyzing human limb trajectories of goal-directed movements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recently, there has been increased interest in comparing the trajectories of movements made under different conditions to infer information about cognitive processes relating to aspects of motor control such as action planning. One of the more recent analysis methods involves computing the area between two trajectories to targets on opposite sides of the participant's midline for each experimental condition and then submitting those areas to a repeated measures ANOVA. Unfortunately, this method necessarily collapses the nuanced trajectory information into a single score. Therefore, we propose a new method - Bayesian Hierarchical Gaussian Process Regression (BHGPR) - which can be used to compare the entire trajectory among experimental conditions. The experimental data that was used to compare these analysis methods were taken from a study in which participants made reaching movements to targets, appearing on either side, preceded by either high (78.5%) or low predictive cues. The authors from this past study had predicted that movements to non-valid targets preceded by predictive cues would contour a lesser area than those from any other condition. The results from the comparison between traditional methods of analyzing trajectories and BHGPR indicate that BHGPR can be used to compare entire trajectories using credible intervals to demonstrate specific regions where the two trajectories differ.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle