Functional Magnetic Resonance Imaging Reveals the Neural Substrates of Arm Transport and Grip Formation in Reach-to-Grasp Actions in Humans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle