Dynamic Multisensory Integration: Somatosensory Speed Trumps Visual Accuracy during Feedback Control
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Recent advances in movement neuroscience have consistently highlighted that the nervous system performs sophisticated feedback control over very short time scales (<100 ms for upper limb). These observations raise the important question of how the nervous system processes multiple sources of sensory feedback in such short time intervals, given that temporal delays across sensory systems such as vision and proprioception differ by tens of milliseconds. Here we show that during feedback control, healthy humans use dynamic estimates of hand motion that rely almost exclusively on limb afferent feedback even when visual information about limb motion is available. We demonstrate that such reliance on the fastest sensory signal during movement is compatible with dynamic Bayesian estimation. These results suggest that the nervous system considers not only sensory variances but also temporal delays to perform optimal multisensory integration and feedback control in real-time. SIGNIFICANCE STATEMENT: Numerous studies have demonstrated that the nervous system combines redundant sensory signals according to their reliability. Although very powerful, this model does not consider how temporal delays may impact sensory reliability, which is an important issue for feedback control because different sensory systems are affected by different temporal delays. Here we show that the brain considers not only sensory variability but also temporal delays when integrating vision and proprioception following mechanical perturbations applied to the upper limb. Compatible with dynamic Bayesian estimation, our results unravel the importance of proprioception for feedback control as a consequence of the shorter temporal delays associated with this sensory modality.
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 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».