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Enregistrement W3170335244 · doi:10.1101/2021.06.14.448375

Sensitivity to Error During Visuomotor Adaptation is Similarly Modulated by Abrupt, Gradual and Random Perturbation Schedules

2021· preprint· en· W3170335244 sur OpenAlexafffund
Susan Coltman, Robert J. van Beers, W. Pieter Medendorp, Paul L. Gribble

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPerturbation (astronomy)Motor learningPsychologyAudiologyComputer sciencePhysicsNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It has been suggested that sensorimotor adaptation involves at least two processes (i.e., fast and slow) that differ in retention and error sensitivity. Previous work has shown that repeated exposure to an abrupt force field perturbation results in greater error sensitivity for both the fast and slow processes. While this implies that the faster relearning is associated with increased error sensitivity, it remains unclear what aspects of prior experience modulate error sensitivity. In the present study, we manipulated the initial training using different perturbation schedules, thought to differentially affect fast and slow learning processes based on error magnitude, and then observed what effect prior learning had on subsequent adaptation. During initial training of a visuomotor rotation task, we exposed three groups of participants to either an abrupt, a gradual, or a random perturbation schedule. During a testing session, all three groups were subsequently exposed to an abrupt perturbation schedule. Comparing the two sessions of the control group who experienced repetition of the same perturbation, we found an increased error sensitivity for both processes. We found that the error sensitivity was increased for both the fast and slow processes, with no reliable changes in the retention, for both the gradual and structural learning groups when compared to the first session of the control group. We discuss the findings in the context of how fast and slow learning processes respond to a history of errors. New & Noteworthy We investigated what aspects of prior experience modulate error sensitivity, within the framework of a two-state model of short-term sensorimotor adaptation. We manipulated initial training on a visuomotor adaptation reaching task using specific perturbation schedules that are thought to differentially affect fast and slow learning processes, and we tested what effect these had on subsequent adaptation. We found that sensitivity to adaptation error was similarly modulated by abrupt, gradual, and random perturbation schedules.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,205 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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