Increasing the cognitive demand of upper-limb psychomotor tasks increases the perception of effort
Notice bibliographique
Résumé
The motivation intensity theory suggests that the perception of effort (PE) reflects the self-monitoring of resources and is used to self-regulate goal-directed actions. These processes are typically studied separately in the motor or cognitive domain. Here, we tested the effect of cognitive demand on PE in two psychomotor tasks (experiment 1) and we examined the effect of prescribing a target level of PE intensity on performance (experiment 2).In experiment 1 (n=20), we used fixed tempo during two upper-limb psychomotor tasks (Box and Block test and pointing task) with PE as dependent variable. In experiment 2 (n=20), we used fixed PE during a self-paced pointing task with PE as independent variable. In both experiments, heart rate, respiratory rate and electromyographic signal of biceps and triceps brachii were monitored. Cognitive demand was manipulated (low, moderate, high) via a Stroop task, determining which block to move or target to reach.Results showed that in experiment 1, PE increased with increased cognitive demand to maintain performance in both tasks. In experiment 2, higher cognitive demand during self-paced pointing at fixed PE led to decreased performance. Heart rate proved most sensitive to cognitive demand changes among physiological variables but failed to reflect the increase in cognitive demand from low to moderate in experiment 1.These results confirm the possibility of using the PE to prescribe and monitor the intensity of a psychomotor task. This study opens perspectives to investigate the unicity of effort and challenge the assumed duality of cognitive vs motor effort.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».