The Contribution of Different Cortical Regions to the Control of Spatially Decoupled Eye–Hand Coordination
Notice bibliographique
Résumé
Our brain's ability to flexibly control the communication between the eyes and the hand allows for our successful interaction with the objects located within our environment. This flexibility has been observed in the pattern of neural responses within key regions of the frontoparietal reach network. More specifically, our group has shown how single-unit and oscillatory activity within the dorsal premotor cortex (PMd) and the superior parietal lobule (SPL) change contingent on the level of visuomotor compatibility between the eyes and hand. Reaches that involve a coupling between the eyes and hand toward a common spatial target display a pattern of neural responses that differ from reaches that require eye-hand decoupling. Although previous work examined the altered spiking and oscillatory activity that occurs during different types of eye-hand compatibilities, they did not address how each of these measures of neurological activity interacts with one another. Thus, in an effort to fully characterize the relationship between oscillatory and single-unit activity during different types of eye-hand coordination, we measured the spike-field coherence (SFC) within regions of macaque SPL and PMd. We observed stronger SFC within PMdr and superficial regions of SPL (areas 5/PEc) during decoupled reaches, whereas PMdc and regions within SPL surrounding medial intrapareital sulcus had stronger SFC during coupled reaches. These results were supported by meta-analysis on human fMRI data. Our results support the proposal of altered cortical control during complex eye-hand coordination and highlight the necessity to account for the different eye-hand compatibilities in motor control research.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».