What Does the Brain Do When You Fake It? An fMRI Study of Pantomimed and Real Grasping
Notice bibliographique
Résumé
Given that studying neural bases of actions is very challenging with fMRI, numerous experiments have used pantomimed actions as a proxy to studying neural circuits of real actions. However, the underlying assumption that the same neural mechanisms mediate real and pantomimed actions has never been directly tested. Moreover, the assumption is called into question by neuropsychological evidence suggesting that real actions depend on the dorsal stream of visual processing whereas pretend actions also recruit the ventral stream. Here, we directly tested these ideas in neurologically intact subjects. Ten right-handed participants performed four tasks: 1) grasping real three-dimensional objects, 2) reaching toward the objects and touching them with the knuckle without hand preshaping, 3) pantomimed grasping in an adjacent location where no object was present, and 4) pantomimed reaching toward an adjacent location. As expected, in the anterior intraparietal area, there was significantly higher activation during real grasping than that during real reaching. However, the activation difference between pantomimed grasping and pantomimed reaching did not reach statistical significance. There was also no effect of pantomimed grasping within the ventral stream, including an object-selective area in the lateral occipital cortex. Instead, we found that pantomimed grasping was mediated by right-hemisphere activation, particularly the right parietal cortex. These results suggest that areas typically invoked by real actions may not necessarily be driven by "fake" actions. Moreover, pantomimed grasping may not tap object-related areas within the ventral stream, but rather may rely on mechanisms within the right hemisphere that are recruited by artificial and less practiced actions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».