Neural and Behavioral Outcomes Differ Following Equivalent Bouts of Motor Imagery or Physical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Despite its reported effectiveness for the acquisition of motor skills, we know little about how motor imagery (MI)-based brain activation and performance evolves when MI (the imagined performance of a motor task) is used to learn a complex motor skill compared to physical practice (PP). The current study examined changes in MI-related brain activity and performance driven by an equivalent bout of MI- or PP-based training. Participants engaged in 5 days of either MI or PP of a dart-throwing task. Brain activity (via fMRI) and performance-related outcomes were obtained using a pre/post/retention design. Relative to PP, MI-based training did not drive robust changes in brain activation and was inferior for realizing improvements in performance: Greater activation in regions critical to refining the motor program was observed in the PP versus MI group posttraining, and relative to those driven via PP, MI led only to marginal improvements in performance. Findings indicate that the modality of practice (i.e., MI vs. PP) used to learn a complex motor skill manifests as differences in both resultant patterns of brain activity and performance. Ultimately, by directly comparing brain activity and behavioral outcomes after equivalent training through MI versus PP, this work provides unique knowledge regarding the neural mechanisms underlying learning through MI.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».