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Enregistrement W2765149618 · doi:10.71781/18567

Interactions interhémisphériques dans le contrôle du mouvement unilatéral

2017· dissertation· fr· W2765149618 sur OpenAlexfundno aff
Vincent Beaulé-Bulman

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’exécution d’un mouvement purement unilatéral nécessite le recrutement d’un vaste réseau de régions corticales et sous-corticales, qu’il est possible de regrouper sous le terme de réseau de transformation non-miroir. Ce réseau doit contrer la tendance naturelle du cerveau à exécuter des mouvements de manière bilatérale et synchronisée, en miroir. Malgré l’efficacité de ce réseau, une activité miroir subtile est observée au niveau de la main qui doit demeurer inactive lors de mouvements unilatéraux chez l'humain en santé. Ce débordement moteur doit être inhibé grâce aux interactions interhémisphériques transitant par le corps calleux (CC), la plus grande commissure du cerveau servant de pont entre les hémisphères. Ainsi, la commande motrice peut être acheminée efficacement du cortex moteur primaire (M1) controlatéral à la main devant exécuter une l’action par l’entremise de la voie corticospianle (VCS). En plus du CC, le cortex prémoteur (CPM) joue un rôle important dans ce réseau puisque son interférence via la stimulation magnétique transcrânienne (SMT) entraîne une augmentation de l’activité miroir dans la main devant normalement demeurer inactive lors d’un mouvement unilatéral. Ainsi, toute modification dans ce réseau ou dans les processus interhémisphériques peut provoquer l’augmentation des mouvements miroirs (MM). À ce jour, aucune étude n’a tenté de moduler ces interactions pour réduire la présence de MM. Ainsi, les études cliniques et méthodologiques qui composent la présente thèse comportent deux objectifs principaux : (1) déterminer si la stimulation électrique transcrânienne à courant direct (SÉTcd) permet l'étude du réseau de transformation non-miroir, et si cette technique est en mesure de diminuer l’intensité des MM chez des individus en santé; (2) caractériser l'anatomie et le fonctionnement du cerveau dans deux populations d’individus porteurs de mutations génétiques affectant le développement de structures impliquées dans la latéralisation du mouvement, le CC et la VCS. L’article 1 décrit les assisses théoriques de la présente thèse grâce à une revue de la littérature portant sur les interactions interhémisphériques dans le mouvement unilatéral. L’article 2 suggère que la SÉTcd est un outil efficace dans l'étude du réseau de transformation non-miroir puisque le protocole de stimulation bilatérale a permis d’augmenter la présence et l’intensité des MM physiologiques (MMp) chez des individus en santé. Cependant, il n’a pas été possible de moduler à la baisse les MMp malgré différents protocoles de stimulation. Dans l’article 3, l'étude d’individus nés sans CC a mis en lumière une augmentation de l’épaisseur corticale au niveau des aires somatosensorielles (S1) et visuelles (V1) primaires, de même qu’au niveau de la représentation de la main dans M1. Ces différences demeurent toutefois légères considérant l’importance du CC. L’article 4 a démontré que les individus porteurs d’une mutation sur le gène DCC présentent un phénotype similaire à celui de porteurs d'une mutation sur le gène RAD51. Ces mutations affectent la migration de la VCS au niveau des pyramides. La VCS projette ainsi aux deux mains, causant des mouvements miroirs congénitaux (MMC). Cette pathologie est également accompagnée d’anomalies neurophysiologiques, telle qu’une inhibition interhémisphérique (IIH) réduite. En somme, les études composant cette thèse ont permis d’approfondir notre connaissance de certaines structures responsables de la latéralisation adéquate du mouvement, tout en décrivant de nouvelles méthodes pour en étudier le fonctionnement.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,337 · 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
Publié2017
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