Comparing errorful and error-free visuomotor adaptation to test for unintentional after-effects in observers
Notice bibliographique
Résumé
One proposition for how we learn from watching is via simultaneous covert activation of our motor system. There is conflicting evidence about the mechanisms that drive how observed errors impact subsequent movement. In visuomotor adaptation (VMA) paradigms where participants practice moving to targets with a rotation applied to their feedback, unintentional after-effects in the direction of the rotation is a robust effect. Among observers, although of the rotation occurs, after-effects are not shown. In an exception to this, compensatory after-effects in observers were evidenced when observers watched a confederate continuously miss (in the absence of a rotation). Therefore, we tested for the presence of after-effects among 3 groups (n=14/gp). A Rotation+Hit group observed an actor perform accurate reaches to a target with 30° rotated cursor feedback; a No-Rotation+Miss group observed errorful performance, where the actor consistently missed by 30° (so visual errors were matched). Group 3 did not observe. We compared performance in a normal environment, without vision in pre- and post-tests. Additionally, we tested for learning in the rotated environment. Despite evidence for direct effects of watching accurate reaches in Rotation+Hit group compared to the control group, there was no evidence of after-effects or implicit/motor based adaptation. Moreover, the Miss group showed no compensatory (or directional) after-effects. These data support other work showing that observational practice does not result in implicit adaptation of internal models for aiming, despite the fact that it is a useful way of acquiring new skills, arguably through more explicit, strategic means.Acknowledgments: The third author would like to acknowledge Discovery grant funding from NSERC (Natural Sciences & Engineering Council of Canada) for this research.
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 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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».