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Enregistrement W2940438359 · doi:10.3389/fpsyg.2019.00716

The Landscape of Movement Control in Locomotion: Cost, Strategy, and Solution

2019· review· en· W2940438359 sur OpenAlexaff
James L. Croft, Ryan T. Schroeder, John E. A. Bertram

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitAffordanceTask (project management)Set (abstract data type)ConceptualizationProcess (computing)SparrowConstruct (python library)Computer scienceControl (management)STRIDECognitive psychologyPsychologyHuman–computer interactionArtificial intelligenceEcologyPhysical medicine and rehabilitationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Features of gait are determined at multiple levels, from the selection of the gait itself (e.g., walk or run) through the specific parameters utilized (stride length, frequency, etc.) to the pattern of muscular excitation. The ultimate choices are determined neurally, but what is involved with deciding on the appropriate strategy? Human locomotion appears stereotyped not so much because the pattern is predetermined, but because these movement patterns are good solutions for providing movement utilizing the machinery available to the individual (the legs and their requisite components). Under different circumstances the appropriate solution may differ broadly (different gait) or subtly (different parameters). Interpretation of the neural decision making process would benefit from understanding the influences that are utilized in the selection of the appropriate solution in any set of circumstances, including normal conditions. In this review we survey an array of studies that point to energetic cost as a key input to the gait coordination system, and not just an outcome of the gait pattern implemented. We then use that information to rigorously define the construct proposed by Sparrow and Newell (1998) where the effects of environment, organism, and task act as constraints determining the solution set available, and the coordination pattern is then implemented under pressure for energetic economy. The fit between the environment and the organism define affordances that can be actualized. We rely on a novel conceptualization of task that recognizes that the task goal needs to be separated from the mechanisms that achieve it so that the selection of a particular implementation strategy can be exposed and understood. This reformulation of the Sparrow and Newell construct is then linked to the proposed pressure for economy by considering it as an optimization problem, where the most readily selected gait strategy will be the one that achieves the task goal at (or near) the energetic minimum.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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