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Enregistrement W4388015528 · doi:10.1101/2023.10.25.563597

Durability of Motor Learning by Observing

2023· preprint· en· W4388015528 sur OpenAlexfundno aff
Christopher J. Forgaard, Paul L. Gribble

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésMotor learningKinematicsMovement (music)Dynamics (music)Adaptation (eye)Task (project management)PsychologyFeed forwardPhysical medicine and rehabilitationForce field (fiction)Motor controlStability (learning theory)Artificial intelligenceCommunicationComputer sciencePhysicsNeuroscienceAcousticsMedicineEngineeringClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Information about another person’s movement kinematics obtained through visual observation activates brain regions involved in motor learning. Observation-related changes in these brain areas are associated with adaptive changes to feedforward neural control of muscle activation and behavioural improvements in limb movement control. However, little is known about the stability of these observation-related effects over time. Here we used force channel trials to probe changes in lateral force production at various time points (1 min, 10 min, 30 min, 60 min, 24 h) after participants either physically performed, or observed another individual performing upper limb reaching movements that were perturbed by novel, robot-generated forces (a velocity-dependent force-field). Observers learned to predictively generate directionally and temporally specific compensatory forces during reaching, consistent with the idea that they acquired an internal representation of the novel dynamics. Participants who physically practiced in the force-field showed adaptation that was detectable at all time points, with some decay detected after 24 h. Observation-related adaptation was less temporally stable in comparison, decaying slightly after 1 h and undetectable at 24 h. Observation induced less adaptation overall than physical practice, which could explain differences in temporal stability. Visually acquired representations of movement dynamics are retained and continue to influence behavior for at least one hour after observation. Significance We used force channel probes in an upper limb force-field reaching task in humans to compare the durability of learning-related changes that occured through visual observation to those after physical movement practice. Visually acquired representations of movement dynamics continued to influence behavior for at least one hour after observation. The significance of the findings is two-fold. First, they broaden our understanding of the potential role of visual observation in naturalistic motor skill acquisition. Our findings point to a (at least) 1-hour window during which visual observation of another person (e.g. a tutor or a conspecific learner) could play a role in motor learning, especially in early learning, presumably (as shown in our previous work) through activation of the neural circuitry that underlies motor skill acquisition. Second, this one-hour window represents an opportunity for observation-based interventions in neurorehabilitation (e.g. interleaving observation with physical practice) to aid in driving cortical reorganization for recovery of motor function.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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