Simultaneous encoding of the direction and orientation of potential targets during reach planning: evidence of multiple competing reach plans
Notice bibliographique
Résumé
Reaches performed in many natural situations involve selecting a specific target from a number of alternatives. Recent studies show that before reaching, multiple potential reach targets are encoded in brain regions involved in action control and that, when people are required to initiate the reach before the target is specified, initial hand direction is biased by the spatial distribution of potential targets. These findings have led to the suggestion that the brain, during planning, simultaneously prepares multiple reaches to potential targets. In addition to hand direction, reach planning often involves specifying other parameters such as wrist orientation. For example, when posting a letter in a mail slot, both the location and orientation of the slot must be encoded to control hand direction and orientation. Therefore, if the brain prepares multiple reaches to potential targets and if these targets require the specification of hand direction and orientation, then both of these variables should be biased by the spatial distribution of potential targets. To test this prediction, we examined a task in which participants moved a hand-held rectangular tool toward multiple rectangular targets of varying location and orientation, one of which was selected, with equal probability as the actual target after movement initiation. We found that initial hand direction and orientation were biased by the spatial distributions of potential target locations and orientations, respectively. This result is consistent with the idea that the brain, in cases of target uncertainty, simultaneously plans fully specified reaching movements to all potential targets.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».