Online Control of Hand Trajectory and Evolution of Motor Intention in the Parietofrontal System
Notice bibliographique
Résumé
The frontal mechanisms of motor intention were studied in dorsal premotor and motor cortex of monkeys making direct reaches to visual targets and online corrections of hand trajectory, whenever a change of the target's location occurred. This study and our previous one of parietal cortex (Archambault et al., 2009) provide a picture on the evolution of motor intention and online control of movement in the parietofrontal system. In frontal cortex, significant relationships were found between neural activity and hand kinematics (position, speed, and movement direction). When a change of motor intention occurred, the activity typical of the movement to the first target smoothly evolved into that associated with the movement toward the second one, as observed during direct reaches. Under these conditions, parietal cells remained a more accurate predictor of hand trajectory than frontal ones. The time lags of neural activity with hand kinematics showed that motor, premotor, and parietal cortex were activated sequentially. After the first target's presentation and its change of location, the population activity signaled the change of motor plan before the hand moved to the initial target's position. This signaling occurred earlier in premotor than in motor and parietal cortex. Thus, premotor cortex encodes a higher-order command for the correction of motor intention, while parietal cortex seems responsible for estimating the kinematics of the motor periphery, an essential step to allow motor cortex to modify the hand trajectory. This indicates that the parietofrontal system can update an original and not-yet-accomplished motor plan during its execution.
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 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 | 0,001 | 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 ».