Disruption of Activity in the Ventral Premotor But Not the Anterior Intraparietal Area Interferes with On-Line Correction to a Haptic Perturbation during Grasping
Notice bibliographique
Résumé
Replanning ongoing movements following perturbations requires the accurate and immediate estimation of the motor response based on sensory input. Previous studies have used transcranial magnetic stimulation (TMS) in humans to demonstrate the participation of the anterior intraparietal sulcus (aIPS) and ventral premotor cortex (PMv) in visually mediated state estimation for grasping. Here, we test the role of parietofrontal circuits in processing the corrective responses to haptic perturbations of the finger during prehension. Subjects reached to grasp an object while having to compensate for a novel and unpredictable haptic perturbation of finger extension. TMS-based transient disruptions to the PMv and aIPS were delivered 0, 50, or 100 ms after the perturbation. TMS to the PMv delivered 50 ms after the perturbation (but not 0 or 100 ms, or in unperturbed trials) led to an overestimation of grasp aperture. No effects on grasp aperture were noted for the aIPS. Our results indicate that the PMv (but not aIPS) is involved in the deployment of the compensatory response in the presence of haptic perturbations during prehension. Our data also identify the time window of neural processing in the PMv when reprogramming occurs to be 50-100 ms following the perturbation onset.
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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 ».