Cerebellar contributions to motor control and language comprehension: searching for common computational principles
Notice bibliographique
Résumé
The past 25 years have seen the functional domain of the cerebellum extend beyond the realm of motor control, with considerable discussion of how this subcortical structure contributes to cognitive domains including attention, memory, and language. Drawing on evidence from neuroanatomy, physiology, neuropsychology, and computational work, sophisticated models have been developed to describe cerebellar function in sensorimotor control and learning. In contrast, mechanistic accounts of how the cerebellum contributes to cognition have remained elusive. Inspired by the homogeneous cerebellar microanatomy and a desire for parsimony, many researchers have sought to extend mechanistic ideas from motor control to cognition. One influential hypothesis centers on the idea that the cerebellum implements internal models, representations of the context-specific dynamics of an agent's interactions with the environment, enabling predictive control. We briefly review cerebellar anatomy and physiology, to review the internal model hypothesis as applied in the motor domain, before turning to extensions of these ideas in the linguistic domain, focusing on speech perception and semantic processing. While recent findings are consistent with this computational generalization, they also raise challenging questions regarding the nature of cerebellar learning, and may thus inspire revisions of our views on the role of the cerebellum in sensorimotor control.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».