The effects of prior exposure to prism lenses on de novo motor skill learning
Notice bibliographique
Résumé
Motor learning involves plasticity in a network of brain areas across the cortex and cerebellum. Such traces of learning have the potential to affect subsequent learning of other tasks. In some cases, prior learning can interfere with subsequent learning, but it may be possible to potentiate learning of one task with a prior task if they are sufficiently different. Because prism adaptation involves extensive neuroplasticity, we reasoned that the elevated excitability of neurons could increase their readiness to undergo structural changes, and in turn, create an optimal state for learning a subsequent task. We tested this idea, selecting two different forms of learning tasks, asking whether exposure to a sensorimotor adaptation task can improve subsequent de novo motor skill learning. Participants first learned a new visuomotor mapping induced by prism glasses in which prism strength varied trial-to-trial. Immediately after and the next day, we tested participants on a mirror tracing task, a form of de novo skill learning. Prism-trained and control participants both learned the mirror tracing task, with similar reductions in error and increases in distance traced. Both groups also showed evidence of offline performance gains between the end of day 1 and the start of day 2. However, we did not detect differences between groups. Overall, our results do not support the idea that prism adaptation learning can potentiate subsequent de novo learning. We discuss factors that may have contributed to this result.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».