Intertrial Variability in the Premotor Cortex Accounts for Individual Differences in Peripersonal Space
Notice bibliographique
Résumé
We live in a dynamic environment, constantly confronted with approaching objects that we may either avoid or be forced to address. A multisensory and sensorimotor interface, the peripersonal space (PPS), mediates every physical interaction between our body and the environment. Behavioral investigations show high variability in the extension of PPS across individuals, but there is a lack of evidence on the neural underpinnings of these large individual differences. Here, we used approaching auditory stimuli and fMRI to capture the individual boundary of PPS and examine its neural underpinnings. Precisely, we tested the hypothesis that intertrial variability (ITV) in brain regions coding PPS predicts individual differences of its boundary at the behavioral level. Selectively in the premotor cortex, we found that ITV, rather than trial-averaged amplitude, of BOLD responses to far rather than near dynamic stimuli predicts the individual extension of PPS. Our results provide the first empirical support for the relevance of ITV of brain responses for individual differences in human behavior. SIGNIFICANCE STATEMENT: Peripersonal space (PPS) is a multisensory and sensorimotor interface mediating every physical interaction between the body and the environment. A major characteristic of the boundary of PPS in humans is the extremely high variability of its location across individuals. We show that interindividual differences in the extension of the PPS are predicted by variability of BOLD responses in the premotor cortex to far stimuli approaching our body. Our results provide the first empirical support to the relevance of variability of evoked responses for human behavior and its variance across individuals.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».