Patterns of brain activity distinguishing free and forced actions: contribution from sensory cortices
Notice bibliographique
Résumé
The neural basis of decision-making is extremely complex due to the large number of factors that contribute to the outcome of even the most basic actions as well as the range of appropriate responses within many behavioral contexts. To better understand the neural processes underlying basic forms of decision-making, this study utilized an experiment that required a choice about whether to press a button with the right or left hand. These instances of decision-making were compared to identical button presses that were experimentally specified rather than selected by the subject. Magnetoencephalography (MEG) was used to record neural activity during these-what are being termed-free and forced actions and differences in the MEG signal between these two conditions were attributed to the distinct forms of neural activity required to carry out the two types of actions. To produce instances of free and forced behavior, cued button-pressing experiments were performed that use visual, aural, and memorized cues to instruct experimental subjects of the expected outcome of individual trials. Classification analysis of the trials revealed that cortical regions that allowed for the most accurate classification of free and forced actions primarily handle sensory input for the modality used to cue the trials: occipital cortex for visually cued trials, temporal cortex for aurally cued trials, and minor non-localized differences in MEG activity for trials initiated from memory. The differential roles of visual and auditory sensory cortices during free and forced actions provided insight into the neural processing steps that were engaged to initiate cued actions. Specifically, it suggested that detectable differences exist in the activity of sensory cortices and their target sites when subjects performed free and forced actions in response to sensory cues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».