Neural substrates for allocentric‐to‐egocentric conversion of remembered reach targets in humans
Notice bibliographique
Résumé
Targets for goal-directed action can be encoded in allocentric coordinates (relative to another visual landmark), but it is not known how these are converted into egocentric commands for action. Here, we investigated this using a slow event-related fMRI paradigm, based on our previous behavioural finding that the allocentric-to-egocentric (Allo-Ego) conversion for reach is performed at the first possible opportunity. Participants were asked to remember (and eventually reach towards) the location of a briefly presented target relative to another visual landmark. After a first memory delay, participants were forewarned by a verbal instruction if the landmark would reappear at the same location (potentially allowing them to plan a reach following the auditory cue before the second delay), or at a different location where they had to wait for the final landmark to be presented before response, and then reach towards the remembered target location. As predicted, participants showed landmark-centred directional selectivity in occipital-temporal cortex during the first memory delay, and only developed egocentric directional selectivity in occipital-parietal cortex during the second delay for the 'Same cue' task, and during response for the 'Different cue' task. We then compared cortical activation between these two tasks at the times when the Allo-Ego conversion occurred, and found common activation in right precuneus, right presupplementary area and bilateral dorsal premotor cortex. These results confirm that the brain converts allocentric codes to egocentric plans at the first possible opportunity, and identify the four most likely candidate sites specific to the Allo-Ego transformation for reaches.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».