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Enregistrement W1975316613 · doi:10.1167/10.7.1096

Plans for action in posterior parietal cortex: An rTMS investigation

2010· article· en· W1975316613 sur OpenAlexaff
Christopher L. Striemer, Philippe A. Chouinard, Melvyn A. Goodale

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationPosterior parietal cortexParietal lobePsychologyMovement (music)Supramarginal gyrusNeuroscienceLobePhysical medicine and rehabilitationKinematicsCognitive psychologyStimulationFunctional magnetic resonance imagingMedicineAnatomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many theories of visuomotor control distinguish between the planning of a movement (i.e., programming the initial kinematic parameters), and the execution of the movement itself (so-called ‘online control’). Evidence from neurological patients and functional brain imaging studies strongly support the notion that the posterior parietal cortex (PPC; especially the left hemisphere) plays a critical role in the planning and execution of goal-directed movements. Importantly, however, there is no clear consensus on how different sub-regions within the PPC contribute to movement planning and execution. Some theories suggest that both planning and execution are carried out primarily within the superior parietal lobe (SPL), whereas others suggest that planning is carried out by inferior parietal lobe (IPL) and execution is carried out by the SPL. In the current study we investigated this question using MRI-image guided repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS; 3 pulses at 10Hz). Specifically, we applied rTMS to different sites within the left IPL (angular and supramarginal gyri) and the left SPL (anterior and posterior SPL) either at target onset (planning), or movement onset (execution), while participants (n=12) made open-loop pointing movements to targets in peripheral vision. Thus, participants had vision of their hand and the target during the planning phase; however, vision of the hand and the target were removed at movement onset. The results revealed a significant interaction between the site of rTMS stimulation and the time of rTMS delivery. This interaction was driven by a significant increase in movement endpoint error when rTMS was applied during movement planning compared to execution in the SPL compared to both the IPL and sham stimulation. In short, these data are consistent with the idea that the SPL plays a crucial role in the planning (i.e., programming) of goal directed movements.

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 seuil0,006

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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