Optimizing movement performance with altered sensation
Notice bibliographique
Résumé
Somatosensory feedback provides information about ongoing performance and success of movements. Individuals who experience disrupted somatosensory feedback are often faced with re-learning basic goal-directed movements. The present experiment assessed the impact of induced paresthesia, in an otherwise healthy nervous system, on movement performance. Sixteen healthy young (10 females, M age = 21.7) participants attended two sessions on two separate days and completed four conditions: paresthsia/no paresthesia and vision/no vision of the target. Order of the four conditions and associated target locations were blocked and counterbalanced across participants. Paresthesia was induced using a constant current stimulator and confirmed with standardized sensory testing. Participants performed 100 trials per condition and were motivated to improve their movement time (MT) by providing incentive for accurate movements with associated shorter MTs. Movements were recorded using a 3D motion analysis system (300Hz) and analyzed using a 2 (paresthesia condition) by 2 (vision condition) by 2 (early/ late performance) repeated measures ANOVA. Analyses revealed no significant differences for reaction time or constant error. Although MT and time to peak velocity (ttPV) improved with practice, paresthesia led to significantly longer MTs and ttPV. A paresthesia by vision condition interaction revealed that movement endpoints were more variable without vision only when paresthesia was not present. Findings will be discussed in the context of sensorimotor integration and the implications for upper limb rehabilitation.Acknowledgments: This research was funded by the Manitoba Medical Service Foundation, the Manitoba Health Research Council, and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada. The authors would like to thank Leah Harpelle, Kelsey Brown, and Michele Berthelette for their assistance with target set-up, data collection, data organization, respectively.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».