Role-Specific Brain Activations in Leaders and Followers During Joint Action
Notice bibliographique
Résumé
Much of social interaction in human life requires that individuals perform different roles during joint actions, the most basic distinction being that between a leader and a follower. A number of neuroimaging studies have examined the brain networks for leading and following, but none have examined what effect prior expertise at these roles has on brain activations during joint motor tasks. Couple dancers (e.g., dancers of Tango, Salsa, and swing) are an ideal population in which examine such effects, since leaders and followers of partnered dances have similar overall levels of motor expertise at dancing, but can differ strikingly in their role-specific skill sets. To explore role-specific expertise effects on brain activations for the first time, we recruited nine skilled leaders and nine skilled followers of couple dances for a functional magnetic resonance imaging study. We employed a two-person scanning arrangement that allowed a more naturalistic interaction between two individuals. The dancers interacted physically with an experimenter standing next to the bore of the magnet so as to permit bimanual partnered movements. Together, they alternated between leading and following the joint movements. The results demonstrated that the brain activations during the acts of leading and following were enhanced by prior expertise at being a leader or follower, and that activity in task-specific brain areas tended to be positively correlated with the level of expertise at the corresponding role. These findings provide preliminary evidence that training at one role of a joint motor task can selectively enhance role-related brain activations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».