Awareness governs the extent of visuomotor adaptation
Notice bibliographique
Résumé
We asked if awareness of a visuomotor perturbation may govern the extent of visuomotor adaptation achieved. Participants (n = 49) were divided into 2 groups (Abrupt and Gradual group), and reached in a virtual environment where a cursor on a screen misrepresented the position of their hand. In the Abrupt group, the cursor was immediately rotated 45° CW relative to hand motion, whereas in the Gradual group, the 45° cursor perturbation was gradually introduced over trials (1° increments every trial). Participants reached with the rotated cursor (Reach Training) and then with an aligned cursor (Washout). Following Reach Training, participants were designated as aware (Abrupt: n = 15, Gradual: n = 11) and unaware (Gradual: n = 17) based on perceptual reports (e.g., a questionnaire and drawing task where they drew the path their hand took to get the cursor on target). While all participants were able to adapt to the cursor perturbation during Reach Training, unaware participants made faster and more curved movements in order to counteract the cursor rotation compared to aware participants. Performance differences between aware and unaware participants were also seen following removal of the perturbation (Washout). Specifically, analyses revealed that during the early phases of Washout, unaware participants showed greater reach errors than those who were aware, regardless of how the perturbation was introduced during Reach Training. Together, these findings indicate that awareness may govern the extent of (implicit) adaptation to a visuomotor distortion.Acknowledgments: Supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».