MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402925510 · doi:10.1080/00222895.2024.2406925

Examining the Equivalence Between Imagery and Execution—Does Imagery Comprise the Intended Spatial Trajectory?

2024· article· en· W4402925510 sur OpenAlexaff
James W. Roberts, Caroline Wakefield, John P. de Grosbois

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental imageMovement (music)Motor imageryEquivalence (formal languages)TrajectoryPsychologyCognitive psychologyAuditory imageryMental representationContrast (vision)Task (project management)Computer scienceSet (abstract data type)Artificial intelligenceBrain–computer interfaceComputer visionCognitionMathematicsElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The functional equivalence model suggests a common internal representation initiates both imagery and execution. This suggestion is supported by the mental chronometry effect, where there is a positive relation between task difficulty (as defined by the Index of Difficulty; ID) and imagined movement time. The present study extends this logic by examining whether imagery captures the spatial trajectory. Participants were initially tasked with the imagery and execution of a rapid aiming movement under different IDs. These initial attempts were adapted to configure auditory tones at early (25%) and late (75%) intervals for a separate set of imagery trials. If a tone had sounded, participants had to estimate post-trial where their imagined limb would have been located. The findings revealed increases in ID that coincided with increases in imagined and executed movement times. However, participant mean and standard deviation of estimated locations revealed limited differences between the early and late tones. Further inspection revealed some evidence for these estimated locations shifting further along in space following more rapid imagined movements. While equivalence is clearly evident within the temporal domain, there is comparatively little to suggest that this logic extends to the resolution required for simulating the spatial characteristics of movement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Motor BehaviorMême sujetMotor Control and AdaptationTravaux en français237 207