Investigating information processing of the bimanual asymmetric cost with the response priming technique.
Notice bibliographique
Résumé
Constraining the degrees of freedom simplifies the coordinative challenge of bimanual asymmetric movements. This, however, comes at the cost of increased processing demands during movement preparation, referred to as the bimanual asymmetric cost. The goal of the present study was to further investigate information processing of the bimanual asymmetric cost with the response priming technique. This technique involved precuing a movement to encourage it to be preprogrammed. A different movement is occasionally cued by the go signal, which required the preprogrammed movement to be reprogrammed. In Experiment 1, 2 preprogrammed unimanual movements were reprogrammed, or integrated, into a bimanual movement. In Experiment 2, a preprogrammed bimanual movement was reprogrammed, or de-integrated, into a unimanual movement. Both experiments revealed 2 costs when integrating or de-integrating bimanual movements. One cost was likely related to aborting 1 movement and preparing another, which is the typical reprogramming cost found in response priming experiments. The second cost was likely related to constraining the degrees of freedom of bimanual asymmetric movements, which is a bimanual asymmetric cost. Integrating 2 unimanual movements into a bimanual asymmetric movement involves constraining the degrees of freedom, and de-integrating a bimanual asymmetric movement into a unimanual movement involves unconstraining the degrees of freedom. Both reprogramming and bimanual asymmetric costs occurred in 1 of the experimental conditions, and the interesting finding was that their effects were additive. Additive costs suggest that each cost affects a different stage of movement preparation. We suggest that the bimanual asymmetric cost occurs during response selection. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».