The effects of visual cues in an immersive virtual reality environment on adaptation to internal and external errors
Notice bibliographique
Résumé
When performing motor tasks, we improve performance by modifying future movements to correct for observed errors. The assigned source of the errors can affect many aspects of adaptation including its generalizability and the updating of internal models. Adaptation to errors assigned to internal sources (e.g., our arm) is often specific to the arm and are poorly generalized when acting with a different effector. Adaptation to errors assigned to external sources (e.g., the environment) on the other hand, is agnostic to the effector being used but may be specific to the environment. Since the cause of an error is often ambiguous, sensory cues can be used to estimate the likely source of the error. We developed a task in which motor errors could be assigned to internal or external sources. Participants made arm movements to roll a ball toward targets in a head-mounted virtual reality environment. We induced errors by either modifying the mapping between the arm movement and the initial movement of the ball, or by applying a change in the ball path only after the release of the ball. Additionally, we used informative visual cues to signal changes in the environment to increase external error attribution. Pilot data show visual cues can facilitate the assignment of errors to external sources. The visual cues can be dynamics of the ball movement or global environmental changes. External error attribution can in turn allow for rapid switching between motor memories.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».