Distinct basal ganglia territories are engaged in early and advanced motor sequence learning
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we used functional MRI (fMRI) at high field (3T) to track the time course of activation in the entire basal ganglia circuitry, as well as other motor-related structures, during the explicit learning of a sequence of finger movements over a month of training. Fourteen right-handed healthy volunteers had to practice 15 min daily a sequence of eight moves using the left hand. MRI sessions were performed on days 1, 14 and 28. In both putamen, activation decreased with practice in rostrodorsal (associative) regions. In contrast, there was a significant signal increase in more caudoventral (sensorimotor) regions of the putamen. Subsequent correlation analyses between signal variations and behavioral variables showed that the error rate (movement accuracy) was positively correlated with signal changes in areas activated during early learning, whereas reaction time (movement speed) was negatively correlated with signal changes in areas activated during advanced learning stages, including the sensorimotor putamen and globus pallidus. These results suggest the possibility that motor representations shift from the associative to the sensorimotor territories of the striato-pallidal complex during the explicit learning of motor sequences, suggesting that motor skills are stored in the sensorimotor territory of the basal ganglia that supports a speedy performance.
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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) | 0,001 | 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 ».