Afferent Input, Efference Copy, Signal Noise, and Biases in Perception of Joint Angle During Active Versus Passive Elbow Movements
Notice bibliographique
Résumé
Psychophysical studies have reported an overestimation of limb position in the direction of movement during the early part of active movements. The main hypothesis tested in this study is that the overestimation results from a process of forward prediction of limb state driven by an efference copy of the outgoing motor command. This hypothesis predicts that position overestimation should decrease or disappear during passive movements, for which there should be no efference copy. Seven subjects were asked to remember and to report the perceived angle of their elbow joint at different times during active and passive movements. They showed a highly velocity-dependent overestimation of the elbow joint angle near the beginning of the movement in both active and passive trials. Toward the end of the movement, subjects showed a relatively velocity-independent underestimation of their elbow angle in all trials. Contrary to the prediction of the efference copy hypothesis, the amplitude and the velocity-dependent slope of the elbow angle overestimation were both greater during the early part of passive movements than active movements. This indicates that psychophysical evidence of early overestimation of arm position on its own is not a sufficient proof of forward prediction based on an efference copy, at least under the conditions of this study. Decreased errors during active movements suggest that an efference copy can improve the accuracy of state estimation during active movements. Error patterns seem to parallel the likely level of sensorimotor noise, suggesting a probabilistic mechanism for position estimation.
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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 ».