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Enregistrement W7029600940

Investigating implicit and explicit contributions to dual visuomotor adaptation

2023· article· en· W7029600940 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policies and Family
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCursor (databases)Adaptation (eye)ClockwiseDual (grammatical number)Group (periodic table)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to seamlessly switch between different visuomotor mappings is critical for effective interactions in a dynamic environment. This experiment aimed to establish the implicit (unconscious) and explicit (conscious strategy) contributions to adapting one’s reaches to two small visuomotor mappings simultaneously (DUAL visuomotor adaptation). 59 right-handed participants were divided into two groups: a DUAL adaptation group and a SINGLE adaptation group. The DUAL group trained to reach when cursor feedback was rotated 20° clockwise relative to hand motion when a left target was displayed and 20° counterclockwise relative to hand motion when a right target was displayed. The SINGLE group trained to reach with just one 20° cursor distortion (clockwise or counterclockwise) to both the left and right targets. Results revealed that while both groups adapted their reaches to the distorted cursor feedback, it took the DUAL group significantly more trials for reach adaptation to plateau in comparison to the SINGLE group. Furthermore, the magnitude of final visuomotor adaptation achieved in the DUAL group after 360 training trials was less than the SINGLE group who reached with a clockwise cursor distortion for 180 trials. Similarly, the DUAL group demonstrated significantly less implicit adaptation than the Single group after 180 trials. However, after 360 training trials, both groups demonstrated similar levels of implicit adaptation. There was no evidence of explicit adaptation in either group. Together, these results highlight the role of implicit processes in simultaneously updating two visuomotor mappings to a small cursor distortion.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,319 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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