Mental fatigue limits explicit contributions to visuomotor adaptation
Notice bibliographique
Résumé
To date, mental fatigue has been shown to lead to a general decline in cognitive and motor control processing. The goal of the current research was to establish the impact of mental fatigue on the contribution of explicit (i.e., conscious strategy) and implicit (unconscious) processes to visuomotor adaptation. Participants were divided into a mental fatigue (MF) and control group. Mental fatigue was induced through a time load dual back task (TLDB), in which participants were required to respond as quickly as possible to digits displayed on the screen in a choice reaction time task, as well as respond to letters based on recall of previously presented letters. The TLDB task lasted for 32 minutes, and the control group watched a documentary for a similar length of time. Subjective feelings of mental fatigue, as indicated on a self-report questionnaire, demonstrated that mental fatigue was significantly higher for the MF group after completion of the TLDB task. There was no similar increase for the control group. The increased mental fatigue was associated with decreased visuomotor adaptation to a 40-degree cursor rotation, such that participants in the MF group adapted their reaches to a lesser extent both early and late in training compared to the control group. Furthermore, correlational analyses established that greater mental fatigue reported by participants was associated with less explicit adaptation and greater implicit adaptation. Taken together, these results suggest that mental fatigue decreases the ability to engage in explicit processing, limiting the overall extent of visuomotor adaptation achieved.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».