Generalizing movement patterns following shoulder fixation
Notice bibliographique
Résumé
Generalizing newly learned movement patterns beyond the training context is challenging for most motor learning situations. Here we tested whether learning of a new physical property of the arm during self-initiated reaching generalizes to new arm configurations. Human participants performed a single-joint elbow reaching task and/or countered mechanical perturbations that created pure elbow motion with the shoulder joint free to rotate or locked by the manipulandum. With the shoulder free, we found activation of shoulder extensor muscles for pure elbow extension trials, appropriate for countering torques that arise at the shoulder due to forearm rotation. After locking the shoulder joint, we found a partial reduction in shoulder muscle activity, appropriate because locking the shoulder joint cancels the torques that arise at the shoulder due to forearm rotation. In our first three experiments, we tested whether and to what extent this partial reduction in shoulder muscle activity generalizes when reaching in different situations: 1) different initial shoulder orientation, 2) different initial elbow orientation, and 3) different reach distance/speed. We found generalization for the different shoulder orientation and reach distance/speed as measured by a reliable reduction in shoulder activity in these situations but no generalization for the different elbow orientation. In our fourth experiment, we found that generalization is also transferred to feedback control by applying mechanical perturbations and observing reflex responses in a distinct shoulder orientation. These results indicate that partial learning of new intersegmental dynamics is not sufficient for modifying a general internal model of arm dynamics. NEW & NOTEWORTHY Here we show that partially learning to reduce shoulder muscle activity following shoulder fixation generalizes to other movement conditions, but it does not generalize globally. These findings suggest that the partial learning of new intersegmental dynamics is not sufficient for modifying a general internal model of the arm’s dynamics.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».