Multimodal Integration of Self-Motion Cues in the Vestibular System: Active versus Passive Translations
Notice bibliographique
Résumé
The ability to keep track of where we are going as we navigate through our environment requires knowledge of our ongoing location and orientation. In response to passively applied motion, the otolith organs of the vestibular system encode changes in the velocity and direction of linear self-motion (i.e., heading). When self-motion is voluntarily generated, proprioceptive and motor efference copy information is also available to contribute to the brain's internal representation of current heading direction and speed. However to date, how the brain integrates these extra-vestibular cues with otolith signals during active linear self-motion remains unknown. Here, to address this question, we compared the responses of macaque vestibular neurons during active and passive translations. Single-unit recordings were made from a subgroup of neurons at the first central stage of sensory processing in the vestibular pathways involved in postural control and the computation of self-motion perception. Neurons responded far less robustly to otolith stimulation during self-generated than passive head translations. Yet, the mechanism underlying the marked cancellation of otolith signals did not affect other characteristics of neuronal responses (i.e., baseline firing rate, tuning ratio, orientation of maximal sensitivity vector). Transiently applied perturbations during active motion further established that an otolith cancellation signal was only gated in conditions where proprioceptive sensory feedback matched the motor-based expectation. Together our results have important implications for understanding the brain's ability to ensure accurate postural and motor control, as well as perceptual stability, during active self-motion.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».