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Enregistrement W2437032923 · doi:10.1152/jn.00016.2016

Active sensing without efference copy: referent control of perception

2016· review· en· W2437032923 sur OpenAlexafffund
Anatol G. Feldman

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésEfference copyReferentPerceptionPsychologyIllusionSensory systemAction (physics)CommunicationMotor controlVisual spaceNeuroscienceProprioceptionCognitive psychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although action and perception are different behaviors, they are likely to be interrelated, as implied by the notions of perception-action coupling and active sensing. Traditionally, it has been assumed that the nervous system directly preprograms motor commands required for actions and uses a copy of them called efference copy (EC) to also influence our senses. This review offers a critical analysis of the EC concept by identifying its limitations. An alternative to the EC concept is based on the experimentally confirmed notion that sensory signals from receptors are perceived relative to referent signals specified by the brain. These referents also underlie the control of motor actions by predetermining where, in the spatial domain, muscles can work without preprogramming how they should work in terms of motor commands or EC. This approach helps solve several problems of action and explain several sensory experiences, including position sense and the sense that the world remains stationary despite changes in its retinal image during eye or body motion (visual space constancy). The phantom limb phenomenon and other kinesthetic illusions are also explained within this framework.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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