Differential modulation of corticospinal excitability during haptic sensing of 2-D patterns vs. textures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently, we showed a selective enhancement in corticospinal excitability when participants actively discriminated raised 2-D symbols with the index finger. This extra-facilitation likely reflected activation in the premotor and dorsal prefrontal cortices modulating motor cortical activity during attention to haptic sensing. However, this parieto-frontal network appears to be finely modulated depending upon whether haptic sensing is directed towards material or geometric properties. To examine this issue, we contrasted changes in corticospinal excitability when young adults (n = 18) were engaged in either a roughness discrimination on two gratings with different spatial periods, or a 2-D pattern discrimination of the relative offset in the alignment of a row of small circles in the upward or downward direction. RESULTS: A significant effect of task conditions was detected on motor evoked potential amplitudes, reflecting the observation that corticospinal facilitation was, on average, ~18% greater in the pattern discrimination than in the roughness discrimination. CONCLUSIONS: This differential modulation of corticospinal excitability during haptic sensing of 2-D patterns vs. roughness is consistent with the existence of preferred activation of a visuo-haptic cortical dorsal stream network including frontal motor areas during spatial vs. intensive processing of surface properties in the haptic system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».