Sequence preparation is not always associated with a reaction time cost
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The extent to which a sequence of movements is prepared before initiating the first movement is a longstanding question in motor neuroscience. The observation that reaction time (RT) increases for longer sequences has been used as evidence of sequence preparation – reflecting the additional demands of preparing multiple movements before initiating a sequential action. However, many processes contribute to RT, making it unclear whether the observed RT increases specifically reflect sequence preparation. For example, with longer sequences, participants face greater ambiguity in selecting their first movement in the sequence. Here, we test how much of the observed RT increases can be explained by the first-target ambiguity when reaching toward spatial targets. In our paradigm, we independently manipulate: (i) the number of future targets displayed, (ii) the number of targets to be acquired, and (iii) the spatial arrangement of the targets. This approach allows us to vary the demands of sequence preparation and first-target ambiguity, thereby enabling a direct assessment of their respective influence on RT. We report that RT increases with additional sequence elements but that this effect is fully explained by the ambiguity in selecting the first reach target. That is, sequence preparation causes no RT increase. In fact, when first-target ambiguity is eliminated, RT is constant across the number of displayed targets even though kinematic analysis reveals that participants have prepared a sequence. Together, these results indicate that preparing multiple reaches to spatial targets does not impose additional temporal costs relative to preparing a single reach.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».