A paradigm to study the learning of muscle activity patterns outside of the natural repertoire
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The acquisition of novel muscle activity patterns is a key aspect of motor skill learning which can be seen at play, for example, when beginner musicians learn new guitar or piano chords. To study this process, here we introduce a new paradigm that requires quick and synchronous flexion and extension of multiple fingers. First, participants practiced all the 242 possible combinations of isometric finger flexion and extension around the metacarpophalangeal joint (i.e., chords). We found that some chords were initially extremely challenging, but participants could eventually achieve them with practice, showing that the initial difficulty did not reflect hard biomechanical constraints imposed by the interaction of tendons and ligaments. In a second experiment we found that chord learning was largely chord-specific and did not generalize to untrained chords. Finally, we explored which factors make some chords more difficult than others. Difficulty was well predicted by the muscle activity pattern required by that chord. Interestingly, difficulty related to how similar chords’ muscle activity patterns are to the muscle activity patterns required by everyday hand use, and to the overall size of the muscle activity. Together, our results suggest that the new paradigm introduced in this work may provide a valuable tool to study the neural processes underlying the acquisition of novel muscle activity patterns in the human motor system.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».