Modeling the time course of change following visuomotor adaptation in movement, proprioception and prediction
Notice bibliographique
Résumé
The ability to make goal-directed movements relies on estimates of limb position, based on vision, proprioception, as well as efference-based predictions. We measure the plasticity of proprioceptive and efferent-based estimates of the hand using a series of visuomotor adaptation experiments, which involve reaching with a rotated cursor. This rotated cursor training leads to changes in movements, proprioception and prediction. We measure the speed of these changes as well as fit them to the multi-rate model (Smith et al., 2006) which consists of a fast and slow process. We used a multiphase experiment which alternated between one rotated training trial and then one of 3 intervening tasks. To measure changes in hand localization, participants estimated the location of the unseen hand when it is moved by the robot (passive localization) or when they generated their own movement (active localization). By comparing the differences between these hand estimates after passive (only proprioception) or active (both proprioception and efferent-based prediction) movements, we are able to measure predicted sensory consequences of movement. The 3rd intervening task type was a no-cursor reach where no visual feedback of hand position or trial success was given. The trial-by-trial data suggest that proprioception recalibrates extremely fast, and is simply proportional to the visual-proprioceptive discrepancy, and does not reflect either model process. Prediction and and no-cursor reaches do not reflect either process fitted to training, but appear to be best explained by their own set of dual processes. Thus, these changes seem to reflect separate adaptation mechanisms.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».