Challenging balance during sensorimotor adaptation increases generalization
Notice bibliographique
Résumé
From reaching to walking, real-life experience suggests that people can generalize between motor behaviors. One possible explanation for this generalization is that real-life behaviors often challenge our balance. We propose that the exacerbated body motions associated with balance-challenged whole body movements increase the value to the nervous system of using a comprehensive internal model to control the task. Because it is less customized to a specific task, a more comprehensive model is also a more generalizable model. Here we tested the hypothesis that challenging balance during adaptation would increase generalization of a newly learned internal model. We encouraged participants to learn a new internal model using prism lenses that created a new visuomotor mapping. Four groups of participants adapted to prisms while performing either a standing-based reaching or precision walking task, with or without a manipulation that challenged balance. To assess generalization after the adaptation phase, participants performed a single trial of each of the other groups’ tasks without prisms. We found that both the reaching and walking balance-challenged groups showed significantly greater generalization to the equivalent, nonadapted task than the balance-unchallenged groups. Additionally, we found some evidence that all groups generalized across tasks, for example, from walking to reaching and vice versa, regardless of balance manipulation. Overall, our results demonstrate that challenging balance increases the degree to which a newly learned internal model generalizes to untrained movements. NEW & NOTEWORTHY Real-life experience indicates that people can generalize between motor behaviors. Here we show that challenging balance during the learning of a new internal model increases the degree of generalization to untrained movements for both reaching and walking tasks. These results suggest that the effects of challenging balance are not specific to the task but instead apply to motor learning more broadly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».