Combining Unassisted and Robot-Guided Practice Benefits Motor Learning for a Golf Putting Task
Notice bibliographique
Résumé
Robotic guidance has been employed with limited effectiveness in neurologically intact and patient populations. For example, our lab has effectively used robotic guidance to acutely improve movement smoothness of a discrete trajectory without influencing movement endpoint distributions. The purpose of the current study was to investigate the efficacy of combining robotic guidance and unassisted trials in the learning of a golf putting task. Participants completed a pre-test, an acquisition phase, and an immediate and delayed (24-hour) post-test. During the pre-test, kinematic data from the putter was converted into highly accurate, consistent, and smooth trajectories delivered by a robot arm. During acquisition, three groups performed putts towards three different targets with robotic guidance on either 0%, 50%, or 100% of acquisition trials. Only the 50% guidance group statistically reduced both the ball endpoint distance and variability between the pre-test and the immediate or 24-hr post-test. The results of the 50% guidance group yielded seminal evidence that combining both unassisted and robotic guidance trials (i.e., mixed practice) could facilitate at least short-term motor learning for a golf putting task. Such work is relevant to incorporating robotic guidance in sport skills and other practical areas (e.g., rehabilitation).
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».