Visuomotor Prediction Errors Modulate EEG Activity Over Parietal Cortex
Notice bibliographique
Résumé
The parietal cortex is thought to be involved in visuomotor adaptation, yet it remains unclear whether it is specifically modulated by visuomotor prediction errors (i.e. PEs; mismatch between the predicted and actual visual consequences of the movement). One reason for this is that PEs tend to be associated with task errors, as well as changes in motor output and visual input, making them difficult to isolate. Here this issue is addressed using electroencephalography. A strategy (STR) condition, in which participants were instructed on how to counter a 45° visuomotor rotation, was compared to a condition in which participants had adapted to the rotation (POST). Both conditions were matched for task errors and movement kinematics, with the only difference being the presence of PEs in STR. Results revealed strong parietal modulations in current source density and low theta (2-4 Hz) power shortly after movement onset in STR vs. POST, followed by increased alpha/low beta (8-18 Hz) power during much of the post-movement period. Given recent evidence showing that feedforward and feedback information is respectively carried by theta and alpha/beta oscillations, the observed power modulations may reflect the bottom-up propagation of PEs and the top-down revision of predictions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».