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Enregistrement W2945608321

Timing and spatial accuracy of reaching movements do not improve off-line

2018· article· en· W2945608321 sur OpenAlexaff
Amélie Apinis-Deshaies, Jonathan Tremblay, Julie Carrier, Maxime Trempe

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensBishop's UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotor learningPsychologyConsolidation (business)Motor skillMovement (music)Sequence learningTask (project management)Visual feedbackSession (web analytics)Duration (music)Computer scienceAudiologyCognitive psychologyArtificial intelligenceCommunicationPhysical medicine and rehabilitationDevelopmental psychologyMedicineNeuroscienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consolidation, a time-dependant process allowing the newly acquired motor skill to be stored in long-term memory, is essential to motor learning. In sequence production tasks, consolidation has even been associated with performance gains without additional practice (i.e., off-line learning). However, the movement characteristics improved off-line and causing the performance gains remain poorly understood. To investigate this question, thirty-eight subjects (15 males, 23 females; mean age: 23.9 ± 3.4) were trained to produce a sequence of planar reaching movements toward four different visual targets. The task required that participants learn the relative timing of the movements of the sequence (i.e., the duration of each movement in proportion to the other movements), the absolute timing (i.e., the speed at which the whole sequence should be executed) and aim accurately at each target. Participants performed a first training session (150 trials) during which they received visual and temporal feedback following each trial. Off-line learning was assessed by comparing the performance of two groups performing a no-feedback retention test either 10-min or 24-hour after the initial practice session. Our results indicated that a 24-hour consolidation interval did not result in better temporal or spatial precision (p > 0.11, np2 > 0.07) nor a decrease in the participants' variability (p > 0.39, np2 < 0.02). This absence of off-line gains, also observed in other paradigms using gross motor tasks, suggests that off-line learning may be restricted to sequence production tasks in which the different sub-movements must be regrouped (chunked) together to accelerate their execution.Acknowledgments: Luc Proteau, Marcel Beaulieu

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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Résumé présentoui

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