MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6992631329

Long-term retention of proprioceptive recalibration

2017· article· en· W6992631329 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Management Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProprioceptionRecallHand positionVisual feedbackTraining (meteorology)Motor learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetQuality and Management SystemsTravaux en français237 207