Experience modulates motor imagery‐based brain activity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Whether or not brain activation during motor imagery (MI), the mental rehearsal of movement, is modulated by experience (i.e. skilled performance, achieved through long-term practice) remains unclear. Specifically, MI is generally associated with diffuse activation patterns that closely resemble novice physical performance, which may be attributable to a lack of experience with the task being imagined vs. being a distinguishing feature of MI. We sought to examine how experience modulates brain activity driven via MI, implementing a within- and between-group design to manipulate experience across tasks as well as expertise of the participants. Two groups of 'experts' (basketball/volleyball athletes) and 'novices' (recreational controls) underwent magnetoencephalography (MEG) while performing MI of four multi-articular tasks, selected to ensure that the degree of experience that participants had with each task varied. Source-level analysis was applied to MEG data and linear mixed effects modelling was conducted to examine task-related changes in activity. Within- and between-group comparisons were completed post hoc and difference maps were plotted. Brain activation patterns observed during MI of tasks for which participants had a low degree of experience were more widespread and bilateral (i.e. within-groups), with limited differences observed during MI of tasks for which participants had similar experience (i.e. between-groups). Thus, we show that brain activity during MI is modulated by experience; specifically, that novice performance is associated with the additional recruitment of regions across both hemispheres. Future investigations of the neural correlates of MI should consider prior experience when selecting the task to be performed.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle