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Enregistrement W2948529317

The influence of awareness on explicit and implicit contributions to visuomotor adaptation

2017· article· en· W2948529317 sur OpenAlexaffabout
Kristin-Marie Neville, Erin K. Cressman

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive psychologyPsychologyCursor (databases)Adaptation (eye)AutomaticityComputer scienceCognitionArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Explicit (strategic) and implicit (unconscious) processes play a role in visuomotor adaptation (Bond & Taylor 2015; Werner et al. 2015). We investigated the contributions of explicit and implicit processes to visuomotor adaptation when awareness was manipulated directly versus indirectly, and ask how these contributions change over time. Participants were assigned to a Strategy or No-Strategy group. Those in the Strategy group were made aware of the visuomotor distortion directly. Participants were further subdivided into groups to train with a large (60°), medium (40°) or small (20°) visuomotor distortion, providing the potential for awareness to develop indirectly. Participants reached with their respective distorted cursor, followed by a series of no-cursor reaches to assess the contributions of explicit and implicit processes to visuomotor adaptation after every 30 reach training trials. Within the no-cursor reaching trials, participants reached (i) with any strategies they had gained during training (explicit + implicit processes), and (ii) as accurately to the target as possible (implicit processes). Results showed that implicit contributions to visuomotor adaptation were greatest in the No-Strategy group and took time to develop. Explicit processes were greatest in the Strategy group, increased with rotation size in the No-Strategy group, and remained consistent over time. Taken together, results reveal that there are notable differences in explicit and implicit contributions to visuomotor distortions depending on if, and how participants become aware of the perturbation. Moreover, the results highlight the importance of instructions when evaluating reaching performance in no-cursor trials, as they can modulate reaching errors.Acknowledgments: This work was supported by a Discovery Grand provided by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (E. K. Cressman)

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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