Online reach adjustments induced by real-time movement sonification
Notice bibliographique
Résumé
Paper Abstract: Movement sonification is the real-time conversion of sensor readings of body motion into acoustic feedback. Such acoustic feedback can improve motor learning in healthy subjects (e.g., learning a new sport skill) and those with sensorimotor deficits (e.g., stroke patients and those suffering from deafferentiation). However, motor learning involves both developing feedforward inverse internal models for planning motor trajectories and developing a capacity to correct erroneous trajectories in real-time via online feedback control. This latter motor-control perspective has not been well-studied in movement sonification research and it is not known whether motor learning improvements from movement sonification are driven by improved inverse internal models, corrective real-time adjustments, or both. We searched for evidence of real-time adjustments (muscle twitches) in response to movement sonification by comparing the kinematics of reaches made with online and terminal sonification feedback. We found that reaches made with online feedback were significantly more jerky than reaches made with terminal feedback, indicating increased muscle twitching. Using a between-subject design, we found that online feedback was associated with improved motor learning of a reach path and target over terminal feedback; however, using a within-subjects design, we found that switching participants who had learned with online sonification feedback to terminal feedback was associated with a decrease in error. Thus, our results suggest that, with our task and sonification, movement sonification leads to online motor adjustments which improve motor trajectory planning, but which themselves are not helpful online corrections.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».