Как внешняя вариативность влияет на обучение новым двигательным навыкам и формирование синергий

Внешняя вариативность, но не внутренняя, влияет на поиск синергий при обучении новым двигательным навыкам (Denovo Motor Learning)

Обучение новым двигательным навыкам (Denovo motor learning) включает в себя формирование новых, специфичных для задачи координационных паттернов суставных углов, называемых синергиями, через структурированное изменение вариабельности суставных углов, называемое поиском. Поиск подразумевает вариабельность суставных углов и производительности задачи, однако взаимосвязь между вариабельностью и обучением до конца не ясна. Данное исследование изучает вклад внешней вариабельности — различных расписаний практики (блочная vs. случайная) — и внутренней вариабельности — гибкости индивидуальных движений — в обучение, поиск и формирование синергий.

Введение: Сложность и синергии в двигательном обучении

Люди обладают уникальной способностью расширять свой двигательный репертуар, обучаясь сложным движениям, в которых степени свободы (Degrees of Freedom, DoF) нейромоторной системы координируются в новых паттернах для выполнения новых задач. Обилие степеней свободы в человеческой двигательной системе, предоставляющее больше возможностей, чем необходимо для выполнения определенного действия, играет ключевую роль в освоении этих новых координационных паттернов. Например, перехватить мяч в определенной точке в трехмерном пространстве можно множеством движений, двигая рукой по 7 различным осям вращения (степени свободы на уровне анализа суставных углов) в 3 различных суставах (плечевой, локтевой и лучезапястный).

Считается, что эти степени свободы организованы в синергии, которые обеспечивают вариативность без ущерба для выполнения задачи. Эта вариативность движений может регулироваться для освоения новых двигательных навыков, требующих новых синергий ^1,2. Наше исследование представляет собой попытку определить, как различные источники вариабельности влияют на поиск новых стабильных синергий при обучении новой задаче (denovo task) с использованием подхода динамических систем.

Источники вариабельности: Внешняя и внутренняя

Вариабельность суставных углов при выполнении действий может быть либо внешне навязана через манипуляции с задачей (внешняя), либо исходить изнутри самого человека (внутренняя).

Внешняя вариабельность: Расписание практики

Внешняя вариабельность движений изучается в основном путем введения различных условий практики. В рамках подхода динамических систем вариабельность в расписании практики рассматривается как возможность для исследования, связанного с поиском новых решений движений и стимулированием более адаптивного поведения ^3,4,5. Случайное расписание практики (высокая внешняя вариабельность) требует разнообразных движений из-за меняющихся условий задачи по сравнению с блочной практикой (низкая внешняя вариабельность).

Тюитерт и коллеги (Tuitert et al. ⁶) провели исследование достижений с переменной высотой препятствий и сообщили об увеличении диапазона движений в суставных углах, но без изменений в ковариации (т.е. компенсаторной вариации) степеней свободы в рамках синергий во время практики. Этот результат может быть связан с наличием стабильных, существующих синергий в движениях достижения, и тем фактом, что задача не требовала формирования новых.

Наше предыдущее исследование ⁷ требовало от участников формирования новых синергий между суставными углами руки для перехвата мяча. Была обнаружена большая вариабельность суставных углов, интерпретированная как большее поведение поиска, которое способствовало развитию синергий с большей ковариацией в группе с высокой внешней вариабельностью по сравнению с группой с низкой внешней вариабельностью. Возможная гипотеза с точки зрения динамических систем заключается в том, что вариабельность во время практики нового навыка дестабилизирует существующие синергии и усиливает поведение поиска.

Внутренняя вариабельность: Гибкость движений

Вариабельность в выполнении действий во время поиска может исходить как из внутренних, так и из внешних источников. Поэтому крайне важно тщательно изучить эти источники вместе, чтобы выявить их взаимодействие на поведение поиска ^8,9. Внутренняя вариабельность — это присущая вариабельность индивидуальных действий при их повторении. В исследованиях развития индивидуальная вариабельность, связанная со степенью движения, влияет на поведение обучения ^10,11. Это предполагает, что свойства существующего двигательного репертуара устанавливают начальные условия, влияющие на динамику поведения поиска во время обучения.

Влияние внутренней вариабельности на обучение в основном изучалось как уровень мастерства ⁹, внутренняя динамика, основанная на предыдущем опыте в аналогичных задачах ^12,13, или как двигательный шум в базовой задаче обучения ^14,15. Однако оценка вариабельности должна основываться не только на ее объеме, но и на ее структуре. При оценке структуры внутренней вариабельности исследования продемонстрировали положительную корреляцию с обучением для базовой вариабельности конечного эффектора, влияющей на производительность задачи ¹⁶, а также ковариации суставных углов, которая является вариабельностью, не влияющей на производительность задачи ¹⁷.

Оба типа вариабельности характеризуют различные аспекты выполнения действия: высокая вариабельность, связанная с производительностью, отражает недостаток последовательности и точности, в то время как высокая компенсаторная ковариация подчеркивает гибкость в достижении целей задачи. Тот факт, что оба типа вариабельности показывают влияние на обучение в различных исследованиях, может, по крайней мере частично, объясняться тем, что в этих исследованиях базовая задача представляет собой простое, несложное движение достижения. Напротив, обучение новому навыку является сложной задачей, требующей адаптивных процессов для дестабилизации существующих синергий и формирования новых.

Уже было показано, что более высокая ковариация суставных углов способствует двигательной производительности в сложных задачах ^18,19,20. Участники демонстрируют более гибкие паттерны суставных углов, когда целевое местоположение неизвестно с самого начала, и Де Фрейтас и коллеги (De Freitas et al., 2007) предполагают, что существует диапазон конфигураций суставных углов в рамках синергии, из которого переход к другой синергии является наиболее эффективным. На уровне задачи Пачеко и коллеги (Pacheco et al., 2017) ²¹ показывают, что индивиды с более высокой компенсаторной ковариацией показали лучшие результаты благодаря поведению поиска, которое позволило им воспринять релевантные для задачи измерения. Мы считаем, что более высокая компенсаторная ковариация будет способствовать поиску новых синергий. Таким образом, внутренняя вариабельность оценивалась как степень ковариации в сложной задаче, такой как достижение с случайными прыжками цели, что вызывает гибкость, и изучалось ее влияние на обучение новым синергиям.

Синергии и Неконтролируемое Многообразие (UCM)

Двигательное обучение влечет за собой формирование новых синергий между степенями свободы. Различные точки зрения в литературе по управлению движением используют различные понятия синергий ^22,23. В данной статье использовался подход динамических систем, и синергии определялись как временная функциональная организация степеней свободы (DoF) в суставных углах конечностей для достижения конкретных целей задачи ^24,25,26. Эти синергии могут быть охарактеризованы кластеризацией и ковариацией степеней свободы в суставном пространстве ²⁷.

Для пояснения рассмотрим картезианское суставное пространство, образованное релевантными суставными углами, задействованными в задаче. В этом пространстве существует область всех возможных конфигураций суставных углов, которые приводят к успешному выполнению задачи, называемая Неконтролируемым Многообразием (Uncontrolled Manifold, UCM) ^28,29. Кластеризация конфигураций суставов на этом многообразии представляет собой ковариацию для удовлетворения требований задачи и указывает на формирование стабильных синергий. Каждая задача имеет уникальное UCM и требует специфических синергий для достижения соответствующей цели. Обучение новым двигательным навыкам (Denovo motor learning) предполагает отход от существующих синергий и поиск в суставном пространстве для нахождения UCM, специфичного для задачи, и формирования новой синергии.

Анализ вариабельности: UCM и JDV

Анализ неконтролируемого многообразия (UCM analysis) разделяет вариабельность суставных углов на вариацию вдоль UCM (VUCM) и вариацию в направлении, перпендикулярном UCM (VORT), что позволяет анализировать изменения в структуре вариабельности во время обучения и формирования синергий. Считается, что VUCM > VORT является признаком стабильных синергий ²⁸. Кроме того, анализ вектора отклонения сустава (Joint Deviation Vector, JDV) вычисляет векторы отклонения вдоль двух направлений для отслеживания изменений в конфигурациях суставов в суставном пространстве ^20,27,30. Таким образом, в то время как векторы отклонения суставов отслеживают движение в суставном пространстве во время обучения, анализ UCM измеряет стабильность синергий. Эти два аналитических метода позволяют нам изучать поиск в суставном пространстве во время обучения, который описывает формирование новых синергий.

Поиск в суставном пространстве

В перспективе двигательного обучения поиск — это процесс структурированного изменения вариабельности в течение повторений во время процесса обучения. Ньюэлл и коллеги (Newell et al.) разработали понятие поиска как систематических изменений в кинематических и кинетических переменных производительности ^31,32. Например, как в виртуальных, так и в реальных задачах метания, Пачеко и коллеги (Pacheco et al.) показывают, что участники систематически изменяют углы и скорости выпуска на основе от повторения к повторению во время практики, чтобы уменьшить ошибки и использовать комбинации углов и скоростей выпуска, толерантные к вариациям.

Аналогично, недавние работы в области обучения с подкреплением также изучали поиск на уровне задачи ^33,34. Эти исследования демонстрируют, что при обучении достижению невидимого, диагонально вытянутого прямоугольного пространства рукой, поиск модулируется вознаграждением и структурирован таким образом, что вариабельность больше вдоль вытянутой оси, чем в перпендикулярном направлении. Их результаты предполагают, что вариабельность необходима для обучения и контролируется дифференцированно в зависимости от ее влияния на производительность задачи.

Предыдущие исследования были сосредоточены на уровне задачи (т.е. положение руки, скорость руки и углы выпуска) без рассмотрения лежащих в основе синергий суставных углов или прямого манипулирования вариабельностью задачи, как это сделано в данном исследовании.

Методология исследования

Данное исследование включало две задачи: категоризацию и обучение (Рис. 1).

Задача категоризации представляла собой задачу достижения с боковыми прыжками цели, чтобы вызвать гибкость в движениях для оценки внутренней вариабельности. Участники были разделены на группы с высокой и низкой внутренней вариабельностью на основе их ковариации суставных углов в пробах без прыжков. Задача обучения представляла собой задачу бокового перехвата с использованием интерфейса «машина-тело», где суставные углы верхней конечности управляли ракеткой на экране для перехвата движущегося вниз мяча. Шаблон движения для целенаправленного управления ракеткой был новым, поэтому задача требовала от участников поиска в суставном пространстве во время практики и обучения новым синергиям.

Участники были далее разделены на две группы в зависимости от расписания практики: блочное (низкая внешняя вариабельность) или случайное (высокая внешняя вариабельность). Таким образом, исследование состояло из 4 групп, основанных на вариабельности: низкая внутренняя — низкая внешняя, низкая внутренняя — высокая внешняя, высокая внутренняя — низкая внешняя, и высокая внутренняя — высокая внешняя.

Исследовательские вопросы и гипотезы

Данное исследование ставило целью ответить на четыре основных исследовательских вопроса:

1. Учатся ли участники перехватывать мяч, и отличается ли производительность в постопытах и трансфере между группами, различающимися по внутренней и внешней вариабельности?
2. Отличается ли объем поиска во время обучения между группами и внутри них?
3. Возникают ли новые стабильные синергии к концу практики, и отличается ли объем ковариации в степенях свободы между группами?
4. Отличается ли процесс поиска новой синергии во время обучения между группами, отражаясь в изменениях положения синергий в суставном пространстве в процессе обучения?

Мы предположили, что группы с более высокой вариабельностью будут показывать худшие результаты во время практики, но лучшие результаты в постопытах и трансфере. Эта гипотеза соответствует тому, что можно ожидать от теории контекстного интерференции ³⁵, но мы предлагаем здесь объяснение с точки зрения динамических систем. Взаимодействие между условиями задачи и характеристиками ученика было гипотетизировано, но эмпирически не оценивалось до сих пор в задаче обучения новым навыкам ^9,36.

Шёлльхорн и коллеги (Schöllhorn et al., 2009) предполагают, что присущая индивиду вариабельность приводит к тонким различиям в процессе поиска, в то время как введение вариабельности через условия практики обеспечивает более широкие отклонения в суставном пространстве. Взаимодействие между внутренними и внешними источниками вариабельности приводит к расширенному пространству поиска во время обучения и более полному покрытию пространства решений.

В частности, условия высокой вариабельности (высокая внутренняя вариабельность и случайная практика), как ожидается, будут способствовать интенсивному поиску в суставном пространстве, что может быть связано с меньшей стабильностью, в конечном итоге приводя к эксплуатации большей области в подпространстве решений (т.е. более высокое VUCM) к концу обучения. Напротив, условия низкой вариабельности (низкая внутренняя вариабельность и блочная практика) ограничивают поиск, что приводит к использованию более ограниченной области неконтролируемого многообразия.

Следовательно, группы с высокой вариабельностью могут демонстрировать худшую производительность во время тренировки из-за усиленного поведения поиска, но, вероятно, покажут превосходные результаты в постопытах и трансферных задачах благодаря формированию более стабильных синергий (большая компенсаторная ковариация).

Результаты

В исследовании приняли участие 47 правшей (средний возраст 22.45 ± 3.39 лет, 28 женщин). Два участника были исключены из категоризации из-за технических проблем. Еще один участник был исключен как левша, оставив 44 участника для анализа задачи категоризации. Еще два участника были исключены после категоризации при анализе задачи обучения, поскольку они не продемонстрировали никакого улучшения с практикой, оставив 42 участника для анализа задачи обучения.

Категоризация внутренней вариабельности

Участники были категоризированы на основе их внутренней вариабельности, рассчитанной с использованием анализа неконтролируемого многообразия (UCM) ²⁹. Анализ проводился с использованием суставных углов левой верхней конечности (3 угла плеча, 2 угла локтя, 2 угла запястья и 2 угла пальцев) в качестве элементарных переменных и положения конечного эффектора (кончика пальца) в качестве переменной производительности ⁶. Анализ UCM вычисляет вариабельность суставных углов по отношению к положению кончика пальца и разделяет вариабельность на VUCM (компенсаторная ковариация, стабилизирующая положение кончика пальца) и VORT (вариабельность, приводящая к отклонению положения кончика пальца от целевого местоположения).

Участники выполняли стандартную задачу достижения к цели, представленной на горизонтальном экране перед ними на расстоянии 30 см. В 20% случаев цель неожиданно смещалась примерно на 10 см влево или вправо после начала движения. Пробы с прыжками были включены для стимулирования гибкости в движениях достижения. Анализ проводился только на пробах достижения без прыжков цели. У всех участников VUCM было выше, чем VORT, что подтверждает стабилизацию траектории конечного эффектора. Ковариация (VUCM), т.е. вариабельность суставных углов, не влияющая на производительность задачи, была выбрана в качестве меры внутренней вариабельности участников. Участники с высоким VUCM выполняли задачу с более вариативными конфигурациями суставов, что подразумевает большую внутреннюю вариабельность. Участники были ранжированы по возрастанию VUCM и классифицированы на группы с низкой и высокой внутренней вариабельностью на основе медианы (Рис. 2).

Производительность в задаче обучения

Участники были вызваны в другой день для выполнения задачи обучения после завершения задачи категоризации всех участников. Примерно равное количество участников из обеих групп внутренней вариабельности выполняли задачу обучения либо с блочной (низкая внешняя вариабельность), либо со случайной (высокая внешняя вариабельность) практикой; что привело к четырем группам: низкая внутренняя — низкая внешняя, низкая внутренняя — высокая внешняя, высокая внутренняя — низкая внешняя и высокая внутренняя — высокая внешняя.

Пробы, в которых какая-либо часть ракетки касалась мяча, считались успешными перехватами; таким образом, абсолютные ошибки менее 1.25 единиц считались попаданием. Среди всех участников процент успешных перехватов в претесте составил 14.98%, а в постопыте и трансфере — 66.31% и 56.39% соответственно. Отличалась ли производительность после практики между четырьмя группами, оценивалось с помощью 4-факторного смешанного дисперсионного анализа (ANOVA) абсолютной ошибки с тестом (пре-, пост- и трансфер) и условием теста (блочная и случайная) в качестве внутригрупповых факторов, а также внутренней вариабельностью (низкая и высокая) и внешней вариабельностью (низкая и высокая) в качестве межгрупповых факторов. Анализ выявил значимые главные эффекты теста (F(1.16,42.83) = 217.95, p < 0.001), внутренней вариабельности (F(1,39) = 5.60, p = 0.024) и внешней вариабельности (F(1,39) = 5.18, p = 0.028). Были обнаружены значимые взаимодействия между тестом и внутренней вариабельностью (F(1.16,42.83) = 5.60, p = 0.024), тестом и внешней вариабельностью (F(1.16,42.83) = 5.18, p = 0.028) и тестом, внутренней и внешней вариабельностью (F(1.16,42.83) = 4.76, p = 0.034).

«Существенные главные эффекты теста, внутренней вариабельности и внешней вариабельности подтверждают, что обучение произошло, и что как внутренняя, так и внешняя вариабельность влияют на производительность.»

Изменения в вариабельности

Анализ UCM показал, что VUCM уменьшилась, а VORT увеличилась во время практики, что свидетельствует о формировании стабильных синергий ²⁸. 4-факторный смешанный ANOVA был проведен на вариативности с типом вариативности (VUCM и VORT), фазой практики в качестве повторных мер, и внешней и внутренней вариабельностью в качестве межгрупповых мер. Логарифмическое преобразование вариативности использовалось для коррекции ненормального распределения ³⁷. Были обнаружены значимые главные эффекты типа вариативности (F(1,38) = 29.16, p < 0.001) и фазы практики (F(1,38) = 15.36, p < 0.001).

«Во время практики вариативность, перпендикулярная неконтролируемому многообразию (VORT), быстро уменьшилась на начальных этапах, в то время как изменение вариабельности вдоль неконтролируемого многообразия (VUCM) сохранялось на протяжении всей практики. Это указывает на то, что поиск новых синергий происходит в суставном пространстве.»

Более того, не было обнаружено значимых взаимодействий между типами вариативности и факторами вариабельности (внутренней и внешней) (p > 0.05). Это означает, что внутренняя и внешняя вариабельность не влияли на то, как изменялись VUCM и VORT во время обучения. Этот результат противоречит нашей гипотезе о том, что высокая вариабельность приводит к большей VUCM.

Отсутствие влияния внутренней вариабельности

Вопреки нашим ожиданиям, внутренняя вариабельность не оказала значимого влияния на обучение, поиск или формирование синергий. Это означает, что индивидуальные различия в гибкости движений не играют роли в освоении новых двигательных навыков в данном контексте.

«Удивительно, но внутренняя вариабельность не оказала никакого влияния на обучение, поиск или формирование синергий.»

Влияние внешней вариабельности

Внешняя вариабельность (расписание практики) увеличивала поведение поиска, но не взаимодействовала с формированием синергий. Это указывает на то, что случайная практика стимулирует большее исследование двигательного пространства, но не обязательно приводит к формированию более стабильных или эффективных синергий.

«Внешняя вариабельность увеличивала поведение поиска, но не взаимодействовала с формированием синергий.»

Пространство поиска и стабильность

Анализ JDV показал, что во время практики в суставном пространстве происходил структурированный поиск. Группы с высокой внешней вариабельностью демонстрировали более широкий охват пространства решений, что согласуется с идеей о том, что разнообразные условия практики способствуют исследованию.

Однако, несмотря на более активный поиск, не было обнаружено существенных различий в конечном объеме ковариации (VUCM) между группами. Это предполагает, что хотя внешняя вариабельность может способствовать исследованию, она не обязательно приводит к формированию более стабильных синергий по сравнению с блочной практикой.

«Мы демонстрируем, что поиск в суставном пространстве во время обучения структурирован, и внешняя вариабельность увеличивает поведение поиска.»

Обсуждение

Результаты данного исследования показывают, что внешняя вариабельность, связанная с расписанием практики, оказывает влияние на поведение поиска при обучении новым двигательным навыкам. Случайная практика (высокая внешняя вариабельность) привела к увеличению исследовательского поведения участников, что означает, что они пробовали больше разнообразных движений для достижения цели. Это соответствует предыдущим исследованиям, которые предполагают, что вариабельность практики способствует более полному исследованию пространства решений ^3,4,5,7.

Однако, внутренняя вариабельность, представляющая собой индивидуальную гибкость движений, не оказала значимого влияния ни на обучение, ни на поиск, ни на формирование синергий. Это был неожиданный результат, так как предыдущие исследования предполагали, что свойства существующего двигательного репертуара могут влиять на динамику поведения поиска ^10,11,9. Возможно, в данной задаче, требующей формирования совершенно новых синергий, индивидуальные различия во внутренней вариабельности не были достаточно выражены, чтобы повлиять на процесс обучения, или же задача была настолько сложной, что все участники проявляли сходный уровень поиска.

Отсутствие взаимодействия между внешней вариабельностью и формированием синергий также является важным выводом. Хотя случайная практика увеличивает поиск, она не обязательно приводит к формированию более стабильных или эффективных синергий по сравнению с блочной практикой. Это может означать, что простое увеличение вариативности не гарантирует лучшего освоения новых двигательных паттернов. Возможно, для формирования новых синергий требуется более специфическое структурирование практики, а не просто увеличение ее вариабельности.

Анализ неконтролируемого многообразия (UCM) показал, что вариабельность, перпендикулярная неконтролируемому многообразию (VORT), быстро уменьшалась в начале обучения, тогда как вариабельность вдоль неконтролируемого многообразия (VUCM) сохранялась на протяжении всей практики. Это указывает на то, что процесс обучения заключается в стабилизации движений, которые не влияют на результат (VUCM), при одновременном уменьшении вариабельности, которая приводит к ошибкам (VORT).

«Вариабельность, перпендикулярная неконтролируемому многообразию (VORT), уменьшалась быстро на начальных этапах, в то время как изменение вариабельности вдоль неконтролируемого многообразия (VUCM) сохранялось на протяжении практики.»

Исследование также подчеркивает, что поиск в суставном пространстве при обучении является структурированным. Участники не просто хаотично изменяют движения, а скорее систематически исследуют возможные конфигурации суставных углов для нахождения оптимальных синергий.

Заключение

В данном исследовании мы демонстрируем, что внешняя вариабельность, в частности случайное расписание практики, увеличивает поведение поиска при обучении новым двигательным навыкам, но не влияет на формирование синергий. Внутренняя вариабельность, напротив, не оказала существенного влияния ни на обучение, ни на поиск, ни на формирование синергий. Эти результаты дают ценное представление о том, как различные типы вариабельности влияют на процесс освоения новых моторных навыков, подчеркивая важность структурирования практики для эффективного обучения.

«Внешняя вариабельность влияет на поиск, но не на формирование синергий. Внутренняя вариабельность не влияет ни на то, ни на другое.»

Данные и ресурсы

Все данные и соответствующие коды, использованные для анализа во время исследования, будут доступны по адресу https://doi.org/10.5281/zenodo.15488730 после публикации.

Благодарности

Этот проект получил финансирование от программы исследований и инноваций Horizon 2020 Европейского Союза в рамках грантового соглашения Marie Skłodowska-Curie № 956003. Авторы хотели бы выразить благодарность Марту Беккеру, Изебель Ван Дам, Ларсу Де Груту, Софи Куитемс, Карлейн Остервельд и Мерэл Пеппельман за помощь в сборе данных.

Авторы

Отдел наук о движении человека, Медицинский центр Университета Гронингена, Университет Гронингена, Гронинген, Нидерланды: Анади Мехта, Джоан Смит, Рауль М. Бонгерс

Факультет психологии, Автономный университет Мадрида, Мадрид, Испания: Давид Травесо

Контактная информация

Корреспондирующий автор: Анади Мехта.

Заявления об этике

Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Дополнительная информация

Примечание издателя: Springer Nature остается нейтральной в отношении территориальных претензий в опубликованных картах и институциональной принадлежности.

Права и разрешения

Открытый доступ: Эта статья лицензирована в рамках международной лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0, которая разрешает любое некоммерческое использование, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате, при условии, что вы надлежащим образом укажете автора (авторов) и источник, предоставите ссылку на лицензию Creative Commons и укажете, были ли внесены изменения в материалы. По этой лицензии вы не имеете права распространять материалы, измененные на основе этой статьи или ее частей. Изображения или другие материалы третьих лиц, включенные в статью, включены в лицензию Creative Commons статьи, если иное не указано в разделе «кредиты» к материалу. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, и предполагаемое вами использование не разрешено законодательством или превышает разрешенное использование, вам необходимо получить разрешение непосредственно от владельца авторских прав. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.

Цитирование

Mehta, A., Smith, J., Travieso, D. et al. Extrinsic variability but not intrinsic variability affects the search for synergies in denovo motor learning. Sci Rep 15, 36915 (2025). https://doi.org/10.1038/s4159802520895w

DOI: https://doi.org/10.1038/s4159802520895w

Дата получения: 10 июня 2025 г.

Дата принятия: 17 сентября 2025 г.

Дата публикации: 22 октября 2025 г.