Direction of visual shift and hand congruency enhance spatial realignment during visuomotor adaptation.
Notice bibliographique
Résumé
Although prism adaptation has been studied extensively for over 100 years to better understand how the motor system adapts to sensory perturbations, very few studies have systematically studied how the combination of the hand used to adapt, and the direction of visual shift, might influence adaptation. Given that sensory inputs and motor outputs from the same side are processed (at least initially) in the same hemisphere, we wondered whether there might be differences in how people adapt when the hand used and the direction of visual shift were congruent (e.g., adapting to rightward shifting prisms with the right hand), compared to incongruent (e.g., adapting to rightward shifting prisms with the left hand). In Experiment 1 we re-analyzed a previously published dataset (Striemer, Enns, & Whitwell, 2019) in which healthy adults (n=17) adapted to 17° leftward or rightward optically displacing prisms using their left or right hand (tested in separate sessions, counterbalanced). Our results revealed a “congruency effect” such that adaptation aftereffects were significantly larger for reaches performed without visual feedback (i.e., straight-ahead pointing) when the direction of prism shift and the hand used were congruent, compared to incongruent. We replicated this same congruency effect in Experiment 2 in a new group of participants (n=25). We suggest that a better understanding of the cognitive and neural mechanisms underlying the congruency effect will allow researchers to build more precise models of visuomotor learning, and may lead to the development of more effective applications of prism adaptation for the treatment of attentional disorders following brain damage.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».