On task: Considerations and future directions for studies of corticospinal excitability in exercise neuroscience and related disciplines
Notice bibliographique
Résumé
Over the last few decades, transcranial magnetic stimulation (TMS) has emerged as a conventional laboratory technique in human neurophysiological research. Exercise neuroscientists have used TMS to study central nervous system contributions to fatigue, training, and performance in health, injury, and disease. In such studies, corticospinal excitability is often assessed at rest or during simple isometric tasks with the implication that the results may be extrapolated to more functional and complex movement outside of the laboratory. However, the neural mechanisms that influence corticospinal excitability are both state- and task-dependent. Furthermore, there are many sites of modulation along the pathway from the motor cortex to the muscle; a fact that is somewhat obscured by the all-encompassing and poorly defined term "corticospinal excitability". Therefore, the tasks we use to assess corticospinal excitability and the conclusions that we draw from such a global measure of the motor pathway must be taken into consideration. The overall objective of this review is to highlight the task-dependent nature of corticospinal excitability and the tools used to assess modulation at cortical and spinal sites of modulation. By weighing the advantages and constraints of conventional approaches to studying corticospinal excitability, and considering some new and novel approaches, we will continue to advance our understanding of the neural control of movement during exercise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».