Online reach adjustments induced by real-time movement sonification
Notice bibliographique
Résumé
Movement sonification can improve motor control in both healthy subjects (e.g., learning or refining a sport skill) and those with sensorimotor deficits (e.g., stroke patients and deafferented individuals). It is not known whether improved motor control and learning from movement sonification are driven by feedback-based real-time ("online") trajectory adjustments, adjustments to internal models over multiple trials, or both. We searched for evidence of online trajectory adjustments (muscle twitches) in response to movement sonification feedback by comparing the kinematics and error of reaches made with online (i.e., real-time) 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 (i.e., online trajectory adjustment). 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 trajectory adjustments which improve internal models over multiple trials, but which themselves are not helpful online corrections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».