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Enregistrement W3084190892 · doi:10.1098/rsos.200237

Towards a reliable measure of motor working memory: revisiting Wu and Coulson's (2014) movement span task

2020· article· en· W3084190892 sur OpenAlexafffund
Elena Nicoladis, Rielle Gagnon

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMeasure (data warehouse)Movement (music)Task (project management)Working memoryCognitive psychologySpan (engineering)Memory spanPhysical medicine and rehabilitationPsychologyComputer scienceNeuroscienceMedicineCognitionEngineeringData miningPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some researchers have argued that motor working memory is relatively independent from visuospatial working memory and underlies the learning and processing of motor tasks, like gesture comprehension. To allow systematic testing of these claims, Wu & Coulson 2014 Psychol. Sci. 26 , 1717–1727. ( doi:10.1177/0956797615597671 ) proposed a novel measure of motor working memory, the movement span task. Some studies have reported that the movement span task has a high degree of validity. The purpose of the present study was to attempt to replicate Wu & Coulson 2014 Psychol. Sci. 26 , 1717–1727. ( doi:10.1177/0956797615597671 ) in the following ways: (1) the high correlation between movement span and movement recall scores and (2) the lack of correlation between the movement span task on the one hand and visuospatial and verbal working memory on the other. In the present study, we found a high correlation between the movement span and recall scores as well as most measures of visuospatial memory. However, the size of these correlations was similar to that reported by Wu and Coulson, suggesting that the significance may be related to sample size. In other words, motor working memory may be weakly related to visuospatial memory. By contrast, there were weak correlations between the movement span task and verbal memory. In sum, we found the same pattern of results observed by Wu & Coulson 2014, 1717–1727. ( doi:10.1177/0956797615597671 ).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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