Sensory information is not integrated following motor learning
Notice bibliographique
Résumé
Previous work has demonstrated that the planning of reaches to visual (V) and proprioceptive (P) targets is mediated by distinct sensorimotor transformations (Bernier et al. 2007). In this study we asked how sensory information is integrated, and hence how these sensorimotor transformations interact, when reaching to a multimodal (visual + proprioceptive (VP)) target. Subjects trained to reach with distorted hand-cursor feedback, such that they saw a cursor that was rotated (resulting in a change of movement direction and extent) or translated (resulting in a change of movement direction) relative to their actual hand movement. Following training trials with the cursor, subjects reached to V, P and VP targets with no visual feedback of their hand. Comparison of reach endpoints revealed that reaches to VP targets followed similar trends as reaches to P targets regardless of the distortion. After reaching with a rotated cursor, subjects adapted their reaches to all target types in a similar manner. However, after reaching with a translated cursor, subjects adapted their reach to V targets only. Taken together, these results indicate that following training with a visuomotor distortion subjects rely on proprioceptive information when reaching to VP targets, implying that sensorimotor transformations do not interact. Furthermore results indicate that adaptation of reaches to V and P targets depend on the distortion presented such that training with a visuomotor rotation distortion affects the processing of both visual and proprioceptive input, while a translation distortion affects only the processing of visual input.Acknowledgments: Research support: Natural Sciences and Engineering Research Council (EKC)
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».