A Reevaluation of the Inverse Dynamic Model for Eye Movements
Notice bibliographique
Résumé
To construct an appropriate motor command from signals that provide a representation of desired action, the nervous system must take into account the dynamic characteristics of the motor plant to be controlled. In the oculomotor system, signals specifying desired eye velocity are thought to be transformed into motor commands by an inverse dynamic model of the eye plant that is shared for all types of eye movements and implemented by a weighted combination of eye velocity and position signals. Neurons in the prepositus hypoglossi and adjacent medial vestibular nuclei (PH-BT neurons) were traditionally thought to encode the "eye position" component of this inverse model. However, not only are PH-BT responses inconsistent with this theoretical role, but compensatory eye movement responses to translation do not show evidence for processing by a common inverse dynamic model. Prompted by these discrepancies between theoretical notions and experimental observations, we reevaluated these concepts using multiple-frequency rotational and translational head movements. Compatible with the notion of a common inverse model, we show that PH-BT responses are unique among all premotor cell types in bearing a consistent relationship to the motor output during eye movements driven by different sensory stimuli. However, because their responses are dynamically identical to those of motoneurons, PH-BT neurons do not simply represent an internal component of the inverse model, but rather its output. They encode and distribute an estimate of the motor command, a signal critical for accurate motor execution and learning.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».