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Enregistrement W2622644045 · doi:10.1101/149021

Visual experience shapes the neural networks remapping touch into external space

2017· preprint· en· W2622644045 sur OpenAlexaff
Virginie Crollen, Latifa Lazzouni, Mohamed Rezk, Antoine Bellemare, Franco Leporé, Olivier Collignon

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds De La Recherche Scientifique - FNRSEuropean Commission
Mots-clésPsychologyPerceptionPremotor cortexPosterior parietal cortexProcess (computing)NeuroscienceTask (project management)Visual perceptionCognitive psychologyCommunicationComputer visionComputer scienceDorsumMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Localizing touch relies on the activation of skin-based and externally defined spatial frames of references. Psychophysical studies have demonstrated that early visual deprivation prevents the automatic remapping of touch into external space. We used fMRI to characterize how visual experience impacts on the brain circuits dedicated to the spatial processing of touch. Sighted and congenitally blind humans (male and female) performed a tactile temporal order judgment (TOJ) task, either with the hands uncrossed or crossed over the body midline. Behavioral data confirmed that crossing the hands has a detrimental effect on TOJ judgments in sighted but not in blind. Crucially, the crossed hand posture elicited more activity in a fronto-parietal network in the sighted group only. Psychophysiological interaction analysis revealed that the congenitally blind showed enhanced functional connectivity between parietal and frontal regions in the crossed versus uncrossed hand postures. Our results demonstrate that visual experience scaffolds the neural implementation of touch perception. Significance statement Although we seamlessly localize tactile events in our daily life, it is not a trivial operation because the hands move constantly within the peripersonal space. To process touch correctly, the brain has therefore to take the current position of the limbs into account and remap them to their location in the external world. In sighted, parietal and premotor areas support this process. However, while visual experience has been suggested to support the implementation of the automatic external remapping of touch, no studies so far have investigated how early visual deprivation alters the brain network supporting touch localization. Examining this question is therefore crucial to conclusively determine the intrinsic role vision plays in scaffolding the neural implementation of touch perception.

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)0,000
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
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 GPT0,288
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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