Brain activity during visual versus kinesthetic imagery: An fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
Although there is ample evidence that motor imagery activates similar cerebral regions to those solicited during actual movements, it is still unknown whether visual (VI) and kinesthetic imagery (KI) recruit comparable or distinct neural networks. The present study was thus designed to identify, through functional magnetic resonance imaging at 3.0 Tesla in 13 skilled imagers, the cerebral structures implicated in VI and KI. Participants were scanned in a perceptual control condition and while physically executing or focusing during motor imagery on either the visual or kinesthetic components of an explicitly known sequence of finger movements. Subjects' imagery abilities were assessed using well-established psychological, chronometric, and new physiological measures from the autonomic nervous system. Compared with the perceptual condition, physical executing, VI, and KI resulted in overlapping (albeit non-identical) brain activations, including motor-related regions and the inferior and superior parietal lobules. By contrast, a divergent pattern of increased activity was observed when VI and KI were compared directly: VI activated predominantly the occipital regions and the superior parietal lobules, whereas KI yielded more activity in motor-associated structures and the inferior parietal lobule. These results suggest that VI and KI are mediated through separate neural systems, which contribute differently during processes of motor learning and neurological rehabilitation.
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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 ».