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Enregistrement W2610519334

Anticipation and long-latency reflex modulation

2014· article· en· W2610519334 sur OpenAlexaff
Christopher J. Forgaard, Ian M. Franks, Laurence Chin, Romeo Chua

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabituationReflexPredictabilityAnticipation (artificial intelligence)Latency (audio)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationElectromyographyStretch reflexAudiologyNeuroscienceMedicineMathematicsComputer scienceStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perturbations applied to the upper limbs elicit short (M1: 25-50 ms) and long-latency (M2: 50-100 ms) reflexes in the stretched muscle. M1 is produced by a spinal reflex loop, while M2 receives contribution from a longer trans-cortical pathway and is susceptible to intention. Thus when the participant is asked to counteract the perturbation, M1 is usually unaffected while M2 increases in size. This reflexive activity is followed shortly thereafter by a voluntary response. While many studies have examined modulation of M2 between passive and active conditions, through the use of constant foreperiods, it has also been shown that M2 size in a passive condition can change based on factors such as habituation and anticipation of perturbation delivery (Rothwell et al., 1986). The purpose of the present study was to further examine the influence of temporal anticipation on M2 modulation. Fifteen participants performed active and passive responses to a perturbation which stretched wrist flexors. Each block of trials had either a short (2.5-3.5 seconds; high predictability) or long (2.5-10 seconds; low predictability) variable foreperiod. As expected, no differences were found between conditions for M1 (all p values >.10), and M2 was larger (p=.005) in the active rather than passive conditions. Interestingly, within the two passive conditions, the long variable foreperiods resulted in a larger M2 (p=.045) than the trials with short foreperiods. These results suggest that perturbation predictability, even when using a variable foreperiod, can influence excitability of the pathway(s) contributing to the long-latency reflex. Acknowledgments: This research was supported by NSERC

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)0,003
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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