Gravity-dependent estimates of object mass underlie the generation of motor commands for horizontal limb movements
Notice bibliographique
Résumé
Moving requires handling gravitational and inertial constraints pulling on our body and on the objects that we manipulate. Although previous work emphasized that the brain uses internal models of each type of mechanical load, little is known about their interaction during motor planning and execution. In this report, we examine visually guided reaching movements in the horizontal plane performed by naive participants exposed to changes in gravity during parabolic flight. This approach allowed us to isolate the effect of gravity because the environmental dynamics along the horizontal axis remained unchanged. We show that gravity has a direct effect on movement kinematics, with faster movements observed after transitions from normal gravity to hypergravity (1.8g), followed by significant movement slowing after the transition from hypergravity to zero gravity. We recorded finger forces applied on an object held in precision grip and found that the coupling between grip force and inertial loads displayed a similar effect, with an increase in grip force modulation gain under hypergravity followed by a reduction of modulation gain after entering the zero-gravity environment. We present a computational model to illustrate that these effects are compatible with the hypothesis that participants partially attribute changes in weight to changes in mass and scale incorrectly their motor commands with changes in gravity. These results highlight a rather direct internal mapping between the force generated during stationary holding against gravity and the estimation of inertial loads that limb and hand motor commands must overcome.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».