Dynamic and Opposing Adjustment of Movement Cancellation and Generation in an Oculomotor Countermanding Task
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive adjustments of strategies help optimize behavior in a dynamic and uncertain world. Previous studies in the countermanding (or stop-signal) paradigm have detailed how reaction times (RTs) change with trial sequence, demonstrating adaptive control of movement generation. Comparatively little is known about the adaptive control of movement cancellation in the countermanding task, mainly because movement cancellation implies the absence of an outcome and estimates of movement cancellation require hundreds of trials. Here, we exploit a within-trial proxy of movement cancellation based on recordings of neck muscle activity while human subjects attempted to cancel large eye-head gaze shifts. On a subset of successfully cancelled trials where gaze remains stable, small head-only movements to the target are actively braked by a pulse of antagonist neck muscle activity. The timing of such antagonist muscle recruitment relative to the stop signal, termed the "antagonist latency," tended to decrease or increase after trials with or without a stop-signal, respectively. Over multiple time scales, fluctuations in the antagonist latency tended to be the mirror opposite of those occurring contemporaneously with RTs. These results provide new insights into the adaptive control of movement cancellation at an unprecedented resolution, suggesting it can be as prone to dynamic adjustment as movement generation. Adaptive control in the countermanding task appears to be governed by a dynamic balance between movement cancellation and generation: shifting the balance in favor of movement cancellation slows movement generation, whereas shifting the balance in favor of movement generation slows movement cancellation.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».