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Enregistrement W2587051359 · doi:10.1038/ncomms13967

Theta and beta synchrony coordinate frontal eye fields and anterior cingulate cortex during sensorimotor mapping

2017· article· en· W2587051359 sur OpenAlexafffund
Sahand Babapoor-Farrokhran, Martin Vinck, Thilo Womelsdorf, Stefan Everling

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsYork UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroscienceSaccadeSupplementary eye fieldAnterior cingulate cortexMacaqueBeta RhythmLocal field potentialBETA (programming language)Coherence (philosophical gambling strategy)Cortex (anatomy)Synchronization (alternating current)PsychologyCognitionEye movementElectroencephalographyComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The frontal eye fields (FEFs) and the anterior cingulate cortex (ACC) are commonly coactivated for cognitive saccade tasks, but whether this joined activation indexes coordinated activity underlying successful guidance of sensorimotor mapping is unknown. Here we test whether ACC and FEF circuits coordinate through phase synchronization of local field potential and neural spiking activity in macaque monkeys performing memory-guided and pro- and anti-saccades. We find that FEF and ACC showed prominent synchronization at a 3-9 Hz theta and a 12-30 Hz beta frequency band during the delay and preparation periods with a strong Granger-causal influence from ACC to FEF. The strength of theta- and beta-band coherence between ACC and FEF but not variations in power predict correct task performance. Taken together, the results support a role of ACC in cognitive control of frontoparietal networks and suggest that narrow-band theta and to some extent beta rhythmic activity indexes the coordination of relevant information during periods of enhanced control demands.

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 enseignants0,002
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 technologies0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations78
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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