MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083578333 · doi:10.1152/jn.01139.2009

Long-Latency and Voluntary Responses to an Arm Displacement Can Be Rapidly Attenuated By Perturbation Offset

2010· article· en· W2083578333 sur OpenAlexaff
Isaac Kurtzer, J. Andrew Pruszynski, Stephen H. Scott

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorqueOffset (computer science)AttenuationPhysicsControl theory (sociology)Latency (audio)Torque motorComputer scienceDirect torque controlOpticsVoltageTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feedback control of our limbs must account for the unexpected offset of mechanical perturbations. Here we examine the evoked activity of elbow flexor and extensor muscles to torque pulses lasting 22-152 ms and how torque offset impacts activity in the long-latency (45-100 ms) and voluntary epochs (120-180 ms). For each pulse width, we found a significant attenuation of muscle activity approximately 30 ms after the offset of torque compared with when the torque was sustained. The brief time between the offset of torque and the attenuation of muscle activity implicates group I afferents acting through a spinal pathway, because this route is the only one fast enough and short enough to be responsible. Moreover, elbow muscle activity in the subsequent 20-45 ms following torque-offset was approximately 35% smaller than when the torque was sustained. These results show that a fast spinal process can powerfully attenuate corrective responses of the arm to a torque perturbation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeurophysiologyMême sujetMotor Control and AdaptationTravaux en français237 207