Functional Magnetic Resonance Imaging Reveals the Neural Substrates of Arm Transport and Grip Formation in Reach-to-Grasp Actions in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Picking up a cup requires transporting the arm to the cup (transport component) and preshaping the hand appropriately to grasp the handle (grip component). Here, we used functional magnetic resonance imaging to examine the human neural substrates of the transport component and its relationship with the grip component. Participants were shown three-dimensional objects placed either at a near location, adjacent to the hand, or at a far location, within reach but not adjacent to the hand. Participants performed three tasks at each location as follows: (1) touching the object with the knuckles of the right hand; (2) grasping the object with the right hand; or (3) passively viewing the object. The transport component was manipulated by positioning the object in the far versus the near location. The grip component was manipulated by asking participants to grasp the object versus touching it. For the first time, we have identified the neural substrates of the transport component, which include the superior parieto-occipital cortex and the rostral superior parietal lobule. Consistent with past studies, we found specialization for the grip component in bilateral anterior intraparietal sulcus and left ventral premotor cortex; now, however, we also find activity for the grasp even when no transport is involved. In addition to finding areas specialized for the transport and grip components in parietal cortex, we found an integration of the two components in dorsal premotor cortex and supplementary motor areas, two regions that may be important for the coordination of reach and grasp.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».