Force and time control in bimanual finger force production
Notice bibliographique
Résumé
Central predictive mechanisms cause self-produced forces to be perceived as weaker leading to a compensatory, over production of the force magnitudes required when there is no reference. Earlier work has focused on the serial production of unimanual forces, but the influence of visual feedback in the bimanual production of forces remains less clear. Evidence has been found for synergistic activation of the desired musculature in both rhythmic coordination and multi-effector force production tasks. These synergies served to minimize variability and stabilize performance variables of interest. In this study, we examined the effect of timing constraints on repetitive unimanual and bimanual force production sequences. Participants produced series of pinch grip forces in time to a metronome and to visually specified force magnitudes. Periodically, the metronome, visual feedback of force output or both were removed 10 s in to the trail, with participants performing continued responses for the remaining 20 s. In continuation trials, a negative lag-1 autocorrelation in the inter-response intervals (IRIs) was observed as is commonly seen in motor timing research. Removal of visual feedback however, resulted in an increase in the force magnitudes produced as well as an increase in variability in the bimanual condition. We suggest that attenuation of sensory signals occurs for the two limbs equally and the resulting perceptual errors are compensated independently resulting in an increase in force magnitude from the collective effort of both effectors.Acknowledgments: NSERC, CRC, all members of SNL Lab at McMaster University
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».