The perils of learning to move while speaking: One-sided interference between speech and visuomotor adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Our understanding of the adaptive processes that shape sensorimotor behaviour is largely derived from studying isolated movements. Studies of visuomotor adaptation, in which participants adapt cursor movements to rotations of the cursor’s screen position, have led to prominent theories of motor control. In response to changes in visual feedback of movements, explicit (cognitive) and implicit (automatic) learning processes adapt movements to counter errors. However, movements rarely occur in isolation. The extent to which explicit and implicit processes drive sensorimotor adaptation when multiple movements occur simultaneously, as in the real world, remains unclear. Here, we address this problem in the context of speech and hand movements. Participants spoke in-time with rapid, hand-driven cursor movements. Using real-time auditory alterations of speech feedback, and visual rotations of the cursor’s screen position, we induced sensorimotor adaptation in one or both movements simultaneously. Across three experiments (n = 184), we demonstrate that visuomotor adaptation is markedly impaired by simultaneous speech adaptation, and the impairment is specific to the explicit learning process. In contrast, visuomotor adaptation had no impact on speech adaptation. The results demonstrate that the explicit learning process in visuomotor adaptation is sensitive to movements in other motor domains. They suggest that speech adaptation may lack an explicit learning process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».