The rate of visuomotor adaptation correlates with cerebellar white‐matter microstructure
Notice bibliographique
Résumé
Convergent experimental evidence points to the cerebellum as a key neural structure mediating adaptation to visual and proprioceptive perturbations. In a previous study, we have shown that activity in the anterior cerebellum varies with the rate of learning, with fast learners exhibiting more activity in this region than slow learners. Here, we investigated whether this variability in behavior may partly reflect inter-individual differences in the structural properties of cerebellar white-matter output tracts. For this purpose, we used diffusion-weighted magnetic resonance imaging to estimate fractional anisotropy (FA), and correlated the FA with the rate of adaptation to an optical rotation in 11 subjects. We found that FA in a region consistent with the superior cerebellar peduncle (SCP), containing fibers connecting the cerebellar cortex with motor and premotor cortex, was positively correlated with the rate of adaptation but not with the general level of performance or the initial deviation. The same pattern was observed in a region of the lateral posterior cerebellum. In contrast, FA in the angular gyrus of the posterior parietal cortex correlated positively both with the rate of adaptation and the overall level of performance. Our results show that the rate of learning a visuomotor task is associated with FA of cerebellar pathways.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».