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Enregistrement W3013745622

Prior knowledge of stylus mass and the online regulation of goal-directed movement

2013· article· en· W3013745622 sur OpenAlexaffabout
James J. Burkitt, Victoria Staite, Afrisa Yeung, Digby Elliott, James Lyons

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStylusKinematicsMovement (music)Knowledge of resultsComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationHuman–computer interactionVisual feedbackTask (project management)PsychologySimulationCommunicationArtificial intelligenceComputer visionEngineeringMedicineAcoustics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior knowledge about the sensory information available on an upcoming aiming trial allows performers to execute a movement that strategically utilizes this information. When prior knowledge is not provided and performers are unaware of the sensory environment they will be faced with, they typically prepare for the worst-case scenario (e.g., Hansen et al., 2006). The purpose of this study was to examine whether prior knowledge about the mass of a stylus impacted the execution of a goal-directed movement, so that the consequences of spatial variability (i.e., target relative location of primary submovement end points) could be minimized. In this case, planning for the worst-case scenario is associated with movements made with a heavier stylus, since they generally involve greater initial force requirements and higher spatial variability. Three groups of participants performed goal-directed aiming movements with a light (36g) and heavy (243g) stylus. Two groups were provided with prior knowledge about the stylus to be used on the upcoming trial and followed either a random (PK) or blocked (BL) protocol; another group was yoked (Y) to the PK group and was not provided prior knowledge. Movements with the heavy stylus were spatially more variable at the peaks of velocity and deceleration, and demonstrated greater undershoot biases with the primary submovements. However, there were no differences between groups in these measures. Therefore, independent of prior knowledge, kinematic differences in movements with the styli were suggested to be rectified online by a process of visual regulation that guided the limb onto the target.Acknowledgments: Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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