Flexible Reference Frames for Grasp Planning in Human Parietofrontal Cortex
Notice bibliographique
Résumé
Reaching to a location in space is supported by a cortical network that operates in a variety of reference frames. Computational models and recent fMRI evidence suggest that this diversity originates from neuronal populations dynamically shifting between reference frames as a function of task demands and sensory modality. In this human fMRI study, we extend this framework to nonmanipulative grasping movements, an action that depends on multiple properties of a target, not only its spatial location. By presenting targets visually or somaesthetically, and by manipulating gaze direction, we investigate how information about a target is encoded in gaze- and body-centered reference frames in dorsomedial and dorsolateral grasping-related circuits. Data were analyzed using a novel multivariate approach that combines classification and cross-classification measures to explicitly aggregate evidence in favor of and against the presence of gaze- and body-centered reference frames. We used this approach to determine whether reference frames are differentially recruited depending on the availability of sensory information, and where in the cortical networks there is common coding across modalities. Only in the left anterior intraparietal sulcus (aIPS) was coding of the grasping target modality dependent: predominantly gaze-centered for visual targets and body-centered for somaesthetic targets. Left superior parieto-occipital cortex consistently coded targets for grasping in a gaze-centered reference frame. Left anterior precuneus and premotor areas operated in a modality-independent, body-centered frame. These findings reveal how dorsolateral grasping area aIPS could play a role in the transition between modality-independent gaze-centered spatial maps and body-centered motor areas.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».