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Enregistrement W7056258537

Exploring the Rate of Implicit and Explicit Learning in Motor Adaptation: Effects of Rotation Size, Aiming Strategy, and Delayed Feedback

2023· article· en· W7056258537 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsymptoteCognitionImplicit learningImplicit attitudeAdaptation (eye)Mental rotationFunction (biology)Rotation (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motor adaptation relies on implicit and explicit learning systems. Although the extent of implicit reach aftereffects is explored, less is known about the rate it emerges in visuomotor adaptation Here, we measured the time courses of implicit reach aftereffects, measured after every single training trial, as a function of the size of the perturbation, and as a function of delay in terminal feedback. Using exponential fits to the data, we found that the asymptotes of implicit reach aftereffects increased with larger rotation sizes, while the relative rates of change decreased. However, in absolute terms, the first trial elicited ~2.5° of change in all conditions, suggesting the rate of change in response to the perturbation was independent of size. Aiming trials to measure explicit awareness in late training demonstrated a greater explicit contribution for larger perturbations. Therefore, we explored the effect of continuous aiming compared to only aiming at the end, which elucidated a higher rate but lower extent of implicit adaptation for a 45° rotation. Also, the continuous aiming group exhibited 80% greater explicit strategy use, with the onset of cognitive strategy emerging only slightly faster than implicit aftereffects. Despite studies suggesting that feedback delay leads to only cognitive strategy, we found that intervening reach aftereffects again emerged quite quickly and to a similar extent as that produced without delay. These results show that the unconscious component of learning, when directly tested during classical visuomotor adaptation, is quite robust and quickly emerges across various visuomotor adaptation paradigms.

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)0,003
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
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,199 · 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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