Guidelines for Reporting Action Simulation Studies (GRASS): proposals to improve reporting of research in Motor Imagery and Action Observation
Notice bibliographique
Résumé
Researchers from multiple disciplines have studied the simulation of actions through motor imagery, action observation, or their combination. Procedures used in these studies vary considerably between research groups, and no standardized approach to reporting experimental protocols has been proposed. This has led to under-reporting of critical details, impairing the assessment, replication, synthesis, and potential clinical translation of effects. We provide an overview of issues related to the reporting of information in action simulation studies, and discuss the benefits of standardized reporting. We propose a series of checklists that identify key details of research protocols to include when reporting action simulation studies. Each checklist comprises A) essential methodological details, B) essential details that are relevant to a specific mode of action simulation, and C) further points that may be useful on a case-by-case basis. We anticipate that the use of these guidelines will improve the understanding, reproduction, and synthesis of studies using action simulation, and enhance the translation of research using motor imagery and action observation to applied and clinical settings.
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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 | 0,773 | 0,893 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,021 |
| Communication savante | 0,018 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,012 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».