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Enregistrement W3159861682 · doi:10.1103/physreve.104.024403

Motor strategies and adiabatic invariants: The case of rhythmic motion in parabolic flights

2021· article· en· W3159861682 sur OpenAlexfundno aff
Nicolas Boulanger, Fabien Buisseret, Victor Dehouck, Frédéric Dierick, Olivier White

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyServices Fédéraux des Affaires Scientifiques, Techniques et Culturelles
Mots-clésMetronomeAdiabatic processInvariant (physics)PhysicsBounded functionPhase planeMotion (physics)Adiabatic invariantClassical mechanicsControl theory (sociology)Plane (geometry)Mathematical analysisMathematicsComputer scienceRhythmGeometryMathematical physicsControl (management)Quantum mechanicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of gravity in human motor control is at the same time obvious and difficult to isolate. It can be assessed by performing experiments in variable gravity. We propose that adiabatic invariant theory may be used to reveal nearly conserved quantities in human voluntary rhythmic motion, an individual being seen as a complex time-dependent dynamical system with bounded motion in phase space. We study an explicit realization of our proposal: An experiment in which we asked participants to perform ∞- shaped motion of their right arm during a parabolic flight, either at self-selected pace or at a metronome's given pace. Gravity varied between 0 and 1.8 g during a parabola. We compute the adiabatic invariants in the participant's frontal plane assuming a separable dynamics. It appears that the adiabatic invariant in vertical direction increases linearly with g, in agreement with our model. Differences between the free and metronome-driven conditions show that participants' adaptation to variable gravity is maximal without constraint. Furthermore, motion in the participant's transverse plane induces trajectories that may be linked to higher-derivative dynamics. Our results show that adiabatic invariants are relevant quantities to show the changes in motor strategy in time-dependent environments.

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)0,000
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 enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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