Reference Frame Conversions for Repeated Arm Movements
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to further understand how the brain represents spatial information for shaping aiming movements to targets. Both behavioral and neurophysiological studies have shown that the brain represents spatial memory for reaching targets in an eye-fixed frame. To date, these studies have only shown how the brain stores and updates target locations for generating a single arm movement. But once a target's location has been computed relative to the hand to program a pointing movement, is that information reused for subsequent movements to the same location? Or is the remembered target location reconverted from eye to motor coordinates each time a pointing movement is made? To test between these two possibilities, we had subjects point twice to the remembered location of a previously foveated target after shifting their gaze to the opposite side of the target site before each pointing movement. When we compared the direction of pointing errors for the second movement to those of the first, we found that errors for each movement varied as a function of current gaze so that pointing endpoints fell on opposite sides of the remembered target site in the same trial. Our results suggest that when shaping multiple pointing movements to the same location the brain does not use information from the previous arm movement such as an arm-fixed representation of the target but instead mainly uses the updated eye-fixed representation of the target to recalculate its location into the appropriate motor frame.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».