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Enregistrement W2921035239 · doi:10.1093/cercor/bhz039

Premotor Cortex Provides a Substrate for the Temporal Transformation of Information During the Planning of Gait Modifications

2019· article· en· W2921035239 sur OpenAlexafffund
Toshi Nakajima, Nicolas Fortier-Lebel, Trevor Drew

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPremotor cortexGaitNeuroscienceTransformation (genetics)Motor planningComputer scienceCortex (anatomy)Motor cortexPsychologyPhysical medicine and rehabilitationBiologyMedicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We tested the hypothesis that the premotor cortex (PMC) in the cat contributes to the planning and execution of visually guided gait modifications. We analyzed single unit activity from 136 cells localized within layer V of cytoarchitectonic areas 6iffu and that part of 4δ within the ventral bank of the cruciate sulcus while cats walked on a treadmill and stepped over an obstacle that advanced toward them. We found a rich variety of discharge patterns, ranging from limb-independent cells that discharged several steps in front of the obstacle to step-related cells that discharged either during steps over the obstacle or in the steps leading up to that step. We propose that this population of task-related cells within this region of the PMC contributes to the temporal evolution of a planning process that transforms global information of the presence of an obstacle into the precise spatio-temporal limb adjustment required to negotiate that obstacle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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