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Enregistrement W4322494498 · doi:10.1177/17470218231162617

The influence of foreperiod duration on the preparation and control of sequential aiming movements

2023· article· en· W4322494498 sur OpenAlexaff
Michael A. Khan, Aryan Kurniawan, Madison ER Khan, M Khan, Kristy L. Smith, Sara M. Scharoun Benson, Anthony N. Carlsen, Gavin P. Lawrence

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of Experimental Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of WindsorTrent UniversityUniversity of WaterlooUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)PsychologyDuration (music)AudiologyInterval (graph theory)Motor controlCommunicationNeuroscienceCognitive psychologyMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reaction time (RT) and movement times (MTs) to the first target are typically longer for two-target sequential movements compared to one-target movements. While this one-target advantage has been shown to be dependent on the availability of advance information about the numbers of targets, there has been no systematic investigation of how foreperiod duration (i.e., interval between presentation of the target(s) and stimulus) influences the planning and execution of sequential movements. Two experiments were performed to examine how the one-target advantage is influenced by the availability and timing of advance target information. In Experiment 1, participants performed one- and two-target movements in two separate blocks. In Experiment 2, target conditions were randomised from trial to trial. The interval between target(s) appearing and stimulus tone (i.e., foreperiod) was varied randomly (0, 500, 1,000, 1,500, and 2,000 ms). The results of Experiment 1 revealed that while the one-target advantage in RT was not influenced by foreperiod duration, the one-target advantage in MT increased as foreperiod duration increased. The variability of endpoints at the first target was greater in the two- compared to one-target condition. In Experiment 2, the one-target advantage in both RT and MT increased as the length of the foreperiod increased. However, there was no difference in limb trajectory variability between target conditions. The implication of these findings for theories of motor planning and execution of multiple segment movements is discussed.

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)0,004
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
Métarecherche0,0000,004
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,310 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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