Test Tube: On the Sensorimotor Costs of Virtual Environments
Notice bibliographique
Résumé
Virtual environments offer multiple advantages for training (e.g., risk reduction) but also include potential weaknesses. For example, adding short visual delays between a limb movement and its virtual motion representation can significantly impair visuomotor performance (Smith, 1972). Also, considering the principles of multisensory integration (Ernst & Bulthoff, 2004), it is relevant to compare visual-proprioceptive contributions to upper-limb control during virtual vs. real limb motion. The currently study implemented visual and proprioceptive perturbations during upper-limb trajectories in real or virtual aiming environments. Participants performed reaches under a half-silvered mirror (mean movement time = 336 ms; amplitude = 25 cm; index of difficulty = 5.65) with direct vision of their hand (real) or of a cursor representing their fingertip (virtual). Further, vision of the hand or cursor was either available prior to movement onset (prior) or throughout the trajectory (prior and during). As well, simultaneous agonist-antagonist tendon vibration was present before half of the trials. Participants exhibited significantly longer movement times and more errorful movements (i.e., increased constant and variable error) when reaching in the virtual than the real environment. Furthermore, the effect of between-trial tendon vibration yielded some mitigated evidence suggesting proprioception contributed less to upper-limb control in the virtual environment. Finally, the aforementioned differences were best explained by online control mechanisms because the sensory perturbations yielded longer limb deceleration durations. Overall, the current study indicates that virtual environments can incur temporal and spatial costs to limb control, which appear to be linked to online sensorimotor processes.
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 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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,005 |
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 ».