Long-term retention of proprioceptive recalibration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Proprioception is recalibrated following reaches with misaligned visual feedback of the hand, such that one's sense of felt hand position is shifted in the direction of the visual feedback provided (Cressman and Henriques 2009). In this study we examined the ability of proprioceptive recalibration to be retained over an extended period of time (i.e. 4 days), and the benefits of additional training on retention in the form of recall and savings (i.e. faster re-learning on subsequent testing days). 24 participants trained to reach to a target while seeing a cursor that was rotated 30° clockwise relative to their hand on an initial day of testing. Half of the participants then completed additional reach training trials on 4 subsequent testing days (Training group), whereas the second half of participants did not complete additional training (Non-Training group). Participants provided estimates of their felt hand position on all 5 testing days to establish retention of proprioceptive recalibration. Results revealed that proprioceptive recalibration was recalled 24 hours after initial training and that there was no benefit of additional training. Retention in the form of savings was observed on all days for the Training group and on Day 5 in the Non-Training group. These results reveal that proprioceptive recalibration does not benefit from additional training but is retained in the form of recall and savings. Moreover, the different time scales (i.e. 1 day for recall versus 4 days for savings), suggest that distinct processes may underlie recall and savings of proprioceptive recalibration.Acknowledgments: NSERC
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle