Voluntary reaction time and long-latency reflex modulation
Notice bibliographique
Résumé
Stretching a muscle of the upper limb elicits short (M1) and long-latency (M2) reflexes. When the participant is instructed to actively compensate for a perturbation, M1 is usually unaffected and M2 increases in size and is followed by the voluntary response. It remains unclear if the observed increase in M2 is due to instruction-dependent gain modulation of the contributing reflex mechanism(s) or results from voluntary response superposition. The difficulty in delineating between these alternatives is due to the overlap between the voluntary response and the end of M2. The present study manipulated response accuracy and complexity to delay onset of the voluntary response and observed the corresponding influence on electromyographic activity during the M2 period. In all active conditions, M2 was larger compared with a passive condition where participants did not respond to the perturbation; moreover, these changes in M2 began early in the appearance of the response (∼ 50 ms), too early to be accounted for by voluntary overlap. Voluntary response latency influenced the latter portion of M2, with the largest activity seen when accuracy of limb position was not specified. However, when participants aimed for targets of different sizes or performed movements of various complexities, reaction time differences did not influence M2 period activity, suggesting voluntary activity was sufficiently delayed. Collectively, our results show that while a perturbation applied to the upper limbs can trigger a voluntary response at short latency (<100 ms), instruction-dependent reflex gain modulation remains an important contributor to EMG changes during the M2 period.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».