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Enregistrement W2026092003 · doi:10.1523/jneurosci.3063-13.2014

Rapid Online Selection between Multiple Motor Plans

2014· article· en· W2026092003 sur OpenAlexaff
Joseph Y. Nashed, Frédéric Crevecoeur, Stephen H. Scott

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatency (audio)Perturbation (astronomy)Computer scienceObstacleMotor controlEpoch (astronomy)Obstacle avoidancePhysical medicine and rehabilitationAmplitudePsychologyNeuroscienceControl theory (sociology)Artificial intelligencePhysicsControl (management)Computer visionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent theories of voluntary control predict that multiple motor strategies can be precomputed and expressed throughout movement. We examined online decisional processing in humans by asking them to make reaching movements with obstacles located just to the sides of a direct path between start and end targets. On random trials, the limb was perturbed with one of four mechanical loads that varied in direction and amplitude. Notably, we observed two different strategies when we applied a perturbation (left medium-sized) that deviated the participants' hand directly toward an obstacle. In some trials, subjects directed their hand between the obstacles and in other trials to the left of the obstacles. Importantly, changes in the muscle stretch response between these two strategies were observed in <60 ms after perturbation, during the R2 long-latency epoch (~45-75 ms). As predicted, the selected strategy depended on the estimated position of the limb when it was perturbed. In our second experiment, we presented either one or three potential goal targets. Movements initially directed to the closest target could be quickly redirected to other potential targets after a perturbation. Differences in muscle stretch responses for redirected movements were observed ~75 ms after perturbation during the R3 long-latency epoch (~75-105 ms). The results show that decisional processes are rapidly implemented during movement execution. In addition, our data suggest a hierarchical process with corrective responses on "how" to attain a behavioral goal expressed during the R2 epoch and responses on "what" goal to attain during the R3 epoch.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations181
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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