Notice bibliographique
Résumé
Each somatic motor cortical area receives input from non-motor cortical areas and from the basal ganglia. Each area projects to all of the other areas, and each area also projects directly to the spinal cord. There is a limited understanding of how these different motor areas interact, and how mappings from cognitive goals to coordinated motor behaviour are established. The role of the basal ganglia afferents is also enigmatic. While the basal ganglia sometimes have a profound influence on movement, the ablation of their output nuclei does not cause striking motor symptoms. We present the hypothesis that the basal ganglia obtain rough sketches of effective motor patterns via reinforcement learning, and that they subsequently drive the cortex in these patterns, such that the patterns are gradually transferred to the cortex via supervised learning. Such a transfer mechanism may account for a number of phenomena including: 1) the way in which activity migrates between structures as expertise develops in some motor tasks; 2) the subtlety of motor symptoms following ablation of basal ganglia output nuclei (as opposed to the striking motor symptoms of basal ganglia diseases); and 3) changes in motor cortical maps in Parkinson's disease. The feasibility of this mechanism is tested with a cortico-basal ganglia model. The model produces appropriate motor patterns given sensory and goal-related inputs, and produces progressively more sophisticated patterns of movement as it matures. On the basis of this model, we predict that patients should have difficulty learning novel, complex movement patterns following ablation of basal ganglia output nuclei.
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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 | 0,000 |
| 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 ».