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Enregistrement W2938875634

The effect of varying the second target location on movement integration; one-target advantage and target perturbation

2018· article· en· W2938875634 sur OpenAlexaff
Salah Sarteep, Gavin P. Lawrence, Michael A. Khan

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement (music)Computer visionArtificial intelligenceComputer scienceMovement controlPerturbation (astronomy)Physical medicine and rehabilitationPsychologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The one-target advantage results from control processes associated with the implementation of the second segment during execution of the first. Vision mediates this integration by continually monitoring segment 1; aiding in timing the implementation of segment 2 and reducing movement variability at target 1. Here, we compared the costs to movement integration associated with having to adjust pre-planned movements following an unexpected target perturbation. Participants performed two-target movements with full vision and when vision was occluded at target 1. The location of target 2 remained fixed or was perturbed at movement onset. On perturbed trials, target 2 shifted closer to or further from to the start position. Linear regressions of target 2 error versus movement time 2 on perturbed trials revealed greater y-intercepts for the vision occluded compared to the full vision condition. Hence, the cost in movement time associated with adjusting aiming trajectories following a target shift was greater when participants were denied vision. Furthermore, participants in the vision occluded condition had significantly longer RT's compared to the full vision condition. Thus, the integration of movements involving a perturbation in location of target 2 was easier when visual feedback was available throughout the entire movement. This supports the use of vision to mediate the transition between segments and also highlights continuous visual use during the second segment. However, when vision was occluded during segment 2, participants still planned and executed movements with an interdependent fashion but relied more heavily on the accurate movement planning of movement 2.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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