Role of the Primary Motor and Dorsal Premotor Cortices in the Anticipation of Forces during Object Lifting
Notice bibliographique
Résumé
When lifting small objects, people apply forces that match the expected weight of the object. This expectation relies in part on information acquired during a previous lift and on associating a certain weight with a particular object. Our study examined the role of the primary motor and dorsal premotor cortices in predicting weight based either on information acquired during a previous lift (no-cue experiment) or on arbitrary color cues associated with a particular weight (cue experiment). In the two experiments, subjects used precision grip to lift two different weights in a series of trials both before and after we applied low-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation over the primary motor and dorsal premotor cortices. In the no-cue experiment, subjects did not receive any previous information about which of two weights they would have to lift. In the cue experiment, a color cue provided information about which of the two weights subjects would have to lift. Our results demonstrate a double dissociation in the effects induced by repetitive stimulation. When applied over the primary motor cortex, repetitive stimulation disrupted the scaling of forces based on information acquired during a previous lift. In contrast, when applied over the dorsal premotor cortex, repetitive stimulation disrupted the scaling of forces based on arbitrary color cues. We conclude that the primary motor and dorsal premotor cortices have unique roles during the anticipatory scaling of forces associated with the lifting of different weights.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».