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Enregistrement W4401281277 · doi:10.1016/j.neuroscience.2024.08.001

Switching between task control modes incurs greater reprogramming costs than programming the response de novo

2024· article· en· W4401281277 sur OpenAlexafffund
Dana Maslovat, Alex Bui, Allison Bui, Anthony N. Carlsen

Notice bibliographique

RevueNeuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReprogrammingTask (project management)Control (management)BiologyNeuroscienceComputer scienceGeneticsArtificial intelligenceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When performing synchronous hand and foot movements, the way the limbs are synchronized differs depending on the mode of control. When performed in a reaction time (RT) paradigm (reactive control), EMG onsets become synchronized resulting in asynchronous displacement onset. However, when the same movement is performed as an anticipation-timing task (predictive control), displacement onset is synchronized by unconsciously introducing a small delay between EMG onsets. The present experiment investigated the reprogramming costs associated with switching between predictive and reaction control modes. Participants (N = 12, 6F) were asked to simultaneously lift their right heel and right hand in an anticipation-timing task when a rotating clock hand reached a specified target. On some trials, an auditory stimulus was presented either 250 ms or 500 ms before the target and participants were instructed to execute the synchronous movement as quickly as possible after the signal (i.e., switch to reactive mode). Results showed that when the auditory stimulus was delivered 250 ms before the target, participants were unable to switch to a reactive control mode but did switch when the auditory stimulus was presented 500 ms before the target. As expected, the RT on switch trials was substantially longer (∼230 ms) than a simple RT control condition but was also significantly longer (∼130 ms) than a choice RT control condition. These results indicate that switching between control modes for a task involving the same musculature incurs reprogramming costs that are even greater than the time required to program the response de novo.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,301 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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