The neural encoding of self-generated and externally applied movement: implications for the perception of self-motion and spatial memory
Notice bibliographique
Résumé
The vestibular system is vital for maintaining an accurate representation of self-motion. As one moves (or is moved) toward a new place in the environment, signals from the vestibular sensors are relayed to higher-order centers. It is generally assumed the vestibular system provides a veridical representation of head motion to these centers for the perception of self-motion and spatial memory. In support of this idea, evidence from lesion studies suggests that vestibular inputs are required for the directional tuning of head direction cells in the limbic system as well as neurons in areas of multimodal association cortex. However, recent investigations in monkeys and mice challenge the notion that early vestibular pathways encode an absolute representation of head motion. Instead, processing at the first central stage is inherently multimodal. This minireview highlights recent progress that has been made towards understanding how the brain processes and interprets self-motion signals encoded by the vestibular otoliths and semicircular canals during everyday life. The following interrelated questions are considered. What information is available to the higher-order centers that contribute to self-motion perception? How do we distinguish between our own self-generated movements and those of the external world? And lastly, what are the implications of differences in the processing of these active vs. passive movements for spatial memory?
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».