Nociceptive-Evoked Potentials Are Sensitive to Behaviorally Relevant Stimulus Displacements in Egocentric Coordinates
Notice bibliographique
Résumé
Feature selection has been extensively studied in the context of goal-directed behavior, where it is heavily driven by top-down factors. A more primitive version of this function is the detection of bottom-up changes in stimulus features in the environment. Indeed, the nervous system is tuned to detect fast-rising, intense stimuli that are likely to reflect threats, such as nociceptive somatosensory stimuli. These stimuli elicit large brain potentials maximal at the scalp vertex. When elicited by nociceptive laser stimuli, these responses are labeled laser-evoked potentials (LEPs). Although it has been shown that changes in stimulus modality and increases in stimulus intensity evoke large LEPs, it has yet to be determined whether stimulus displacements affect the amplitude of the main LEP waves (N1, N2, and P2). Here, in three experiments, we identified a set of rules that the human nervous system obeys to identify changes in the spatial location of a nociceptive stimulus. We showed that the N2 wave is sensitive to: (1) large displacements between consecutive stimuli in egocentric, but not somatotopic coordinates; and (2) displacements that entail a behaviorally relevant change in the stimulus location. These findings indicate that nociceptive-evoked vertex potentials are sensitive to behaviorally relevant changes in the location of a nociceptive stimulus with respect to the body, and that the hand is a particularly behaviorally important site.
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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 | 0,001 |
| 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 ».