Statistics of the Vestibular Input Experienced during Natural Self-Motion: Implications for Neural Processing
Notice bibliographique
Résumé
It is widely believed that sensory systems are optimized for processing stimuli occurring in the natural environment. However, it remains unknown whether this principle applies to the vestibular system, which contributes to essential brain functions ranging from the most automatic reflexes to spatial perception and motor coordination. Here we quantified, for the first time, the statistics of natural vestibular inputs experienced by freely moving human subjects during typical everyday activities. Although previous studies have found that the power spectra of natural signals across sensory modalities decay as a power law (i.e., as 1/f(α)), we found that this did not apply to natural vestibular stimuli. Instead, power decreased slowly at lower and more rapidly at higher frequencies for all motion dimensions. We further establish that this unique stimulus structure is the result of active motion as well as passive biomechanical filtering occurring before any neural processing. Notably, the transition frequency (i.e., frequency at which power starts to decrease rapidly) was lower when subjects passively experienced sensory stimulation than when they actively controlled stimulation through their own movement. In contrast to signals measured at the head, the spectral content of externally generated (i.e., passive) environmental motion did follow a power law. Specifically, transformations caused by both motor control and biomechanics shape the statistics of natural vestibular stimuli before neural processing. We suggest that the unique structure of natural vestibular stimuli will have important consequences on the neural coding strategies used by this essential sensory system to represent self-motion in everyday life.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».