Sensorimotor integration for speech motor learning involves the inferior parietal cortex
Notice bibliographique
Résumé
Sensorimotor integration is important for motor learning. The inferior parietal lobe, through its connections with the frontal lobe and cerebellum, has been associated with multisensory integration and sensorimotor adaptation for motor behaviors other than speech. In the present study, the contribution of the inferior parietal cortex to speech motor learning was evaluated using repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) prior to a speech motor adaptation task. Subjects' auditory feedback was altered in a manner consistent with the auditory consequences of an unintended change in tongue position during speech production, and adaptation performance was used to evaluate sensorimotor plasticity and short-term learning. Prior to the feedback alteration, rTMS or sham stimulation was applied over the left supramarginal gyrus (SMG). Subjects who underwent the sham stimulation exhibited a robust adaptive response to the feedback alteration whereas subjects who underwent rTMS exhibited a diminished adaptive response. The results suggest that the inferior parietal region, in and around SMG, plays a role in sensorimotor adaptation for speech. The interconnections of the inferior parietal cortex with inferior frontal cortex, cerebellum and primary sensory areas suggest that this region may be an important component in learning and adapting sensorimotor patterns for speech.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».