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Enregistrement W1579267993 · doi:10.1523/jneurosci.20-01-j0005.2000

t Immediate Neural Plasticity Shapes Motor Performance

2000· article· en· W1579267993 sur OpenAlexafffund
tMichael C. Dorris, Martin Paré, Douglas P. Munoz

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilQueen's University
Mots-clésSuperior colliculusNeuroscienceSaccadic maskingEye movementPsychologyAdaptation (eye)Motor systemNeuroplasticityNeural activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The consolidation of motor skills necessitates long-lasting changes in the nervous system. For the most part, plasticity has been documented in motor systems after training and long-term adaptation. However, there has been no demonstration of immediate neural changes associated with the rapid adaptation of motor behavior required to interact with a dynamic environment. To address this issue, we explored the changes in performance (reaction time) of rhesus monkeys that executed saccadic eye movements to one of two visual stimuli while monitoring the preparatory activity of neurons in the superior colliculus, a structure close to the motor output. Similar to the well established sequential effects observed in human manual responses, each monkey displayed reaction times to target locations that were organized in a sequential pattern, becoming progressively shorter with each preceding repeated movement and longer with each preceding nonrepeated movement. This sequential pattern of performance modification was associated with concordant changes in the preparatory activity of superior colliculus neurons in advance of the saccadic target presentation. These data indicate that neural properties are continuously shaped by use-related experience in a manner consistent with the progressive adaptation of motor behavior.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,249
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

Citations119
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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