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Enregistrement W2110553737 · doi:10.1111/ejn.12786

Neural correlates of object size and object location during grasping actions

2014· article· en· W2110553737 sur OpenAlexafffund
Simona Monaco, Anna Sedda, Cristiana Cavina‐Pratesi, Jody C. Culham

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensWestern UniversityYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCentral sulcusObject (grammar)Intraparietal sulcusPremotor cortexPrecuneusPsychologyFunctional magnetic resonance imagingPosterior parietal cortexParietal lobeSomatosensory systemSuperior temporal sulcusNeuroscienceMotor areaAdaptation (eye)Supplementary motor areaArtificial intelligenceDorsumComputer scienceMotor cortexBiologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The visuo-motor channel hypothesis (Jeannerod, 1981) postulates that grasping movements consist of a grip and a transport component differing in their reliance on intrinsic vs. extrinsic object properties (e.g. size vs. location, respectively). While recent neuroimaging studies have revealed separate brain areas implicated in grip and transport components within the parietal lobe, less is known about the neural processing of extrinsic and intrinsic properties of objects for grasping actions. We used functional magnetic resonance imaging adaptation to examine the cortical areas involved in processing object size, object location or both. Participants grasped (using the dominant right hand) or passively viewed sequential pairs of objects that could differ in size, location or both. We hypothesized that if intrinsic and extrinsic object properties are processed separately, as suggested by the visuo-motor channel hypothesis, we would observe adaptation to object size in areas that code the grip and adaptation to location in areas that code the transport component. On the other hand, if intrinsic and extrinsic object properties are not processed separately, brain areas involved in grasping may show adaptation to both object size and location. We found adaptation to object size for grasping movements in the left anterior intraparietal sulcus (aIPS), in agreement with the idea that object size is processed separately from location. In addition, the left superior parietal occipital sulcus (SPOC), primary somatosensory and motor area (S1/M1), precuneus, dorsal premotor cortex (PMd), and supplementary motor area (SMA) showed non-additive adaptation to both object size and location. We propose different roles for the aIPS as compared with the SPOC, S1/M1, precuneus, PMd and SMA. In particular, while the aIPS codes intrinsic object properties, which are relevant for hand preshaping and force scaling, area SPOC, S1/M1, precuneus, PMd and SMA code intrinsic as well as extrinsic object properties, both of which are relevant for digit positioning during grasping.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations66
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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