Greater benefits of multisensory integration during complex sensorimotor transformations
Notice bibliographique
Résumé
Multisensory integration enables rapid and accurate behavior. To orient in space, sensory information registered initially in different reference frames has to be integrated with the current postural information to produce an appropriate motor response. In some postures, multisensory integration requires convergence of sensory evidence across hemispheres, which would presumably lessen or hinder integration. Here, we examined orienting gaze shifts in humans to visual, tactile, or visuotactile stimuli when the hands were either in a default uncrossed posture or a crossed posture requiring convergence across hemispheres. Surprisingly, we observed the greatest benefits of multisensory integration in the crossed posture, as indexed by reaction time (RT) decreases. Moreover, such shortening of RTs to multisensory stimuli did not come at the cost of increased error propensity. To explain these results, we propose that two accepted principles of multisensory integration, the spatial principle and inverse effectiveness, dynamically interact to aid the rapid and accurate resolution of complex sensorimotor transformations. First, early mutual inhibition of initial visual and tactile responses registered in different hemispheres reduces error propensity. Second, inverse effectiveness in the integration of the weakened visual response with the remapped tactile representation expedites the generation of the correct motor response. Our results imply that the concept of inverse effectiveness, which is usually associated with external stimulus properties, might extend to internal spatial representations that are more complex given certain body postures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».