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Enregistrement W2577408733 · doi:10.1093/cercor/bhw414

Cognitive Control Structures in the Imitation Learning of Spatial Sequences and Rhythms—An fMRI Study

2016· article· en· W2577408733 sur OpenAlexaff
Katrin Sakreida, Satomi Higuchi, Cinzia Di Dio, Michael Ziessler, Martine Turgeon, Neil Roberts, Stefan Vogt

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Organismes subventionnairesLeverhulme Trust
Mots-clésImitationPremotor cortexPsychologyRhythmNeuroscienceFunctional magnetic resonance imagingCognitionPosterior parietal cortexWorking memoryDorsolateral prefrontal cortexDissociation (chemistry)Cognitive psychologyMotor learningPrefrontal cortexDorsumBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imitation learning involves the acquisition of novel motor patterns based on action observation (AO). We used event-related functional magnetic resonance imaging to study the imitation learning of spatial sequences and rhythms during AO, motor imagery (MI), and imitative execution in nonmusicians and musicians. While both tasks engaged the fronto-parietal mirror circuit, the spatial sequence task recruited posterior parietal and dorsal premotor regions more strongly. The rhythm task involved an additional network for auditory working memory. This partial dissociation supports the concept of task-specific mirror mechanisms. Two regions of cognitive control were identified: 1) dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) was found to be more strongly activated during MI of novel spatial sequences, which allowed us to extend the 2-level model of imitation learning by Buccino et al. (2004) to spatial sequences. 2) During imitative execution of both tasks, the posterior medial frontal cortex was robustly activated, along with the DLPFC, which suggests that both regions are involved in the cognitive control of imitation learning. The musicians' selective behavioral advantage for rhythm imitation was reflected cortically in enhanced sensory-motor processing during AO and by the absence of practice-related activation differences in DLPFC during rhythm execution.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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