Goal-directed reaching: Allocentric target representations result in an offline mode of control
Notice bibliographique
Résumé
Everyday activities such as copying, drawing, and imitative gestures require allocentric representations of space for successful movement completion. Notably, the top-down nature of allocentric spatial representations is thought to render motor output via a slow and offline mode of cognitive control mediated via visuoperceptual networks. The present investigation sought to test this hypothesis by providing detailed trajectory analyses of allocentric and target-directed reaching tasks performed with and without concomitant limb vision. Allocentric tasks required reaches to a location defined by the distance between a target and reference stimulus, whereas target-directed tasks required reaches to a target's veridical location. To examine the extent to which tasks were controlled via feedback-based trajectory amendments (i.e., online) or central planning mechanisms (i.e., offline), we computed the proportion of variance explained (i.e., R2) by the spatial position of the limb at 75% of movement time relative to each response's ultimate movement endpoint for distance and direction axes. Results showed that target-directed limb visible trials produced smaller R2 values and decreased endpoint variability compared to their limb occluded counterparts. In turn, the latter trial-type exhibited R2 values and endpoint variability commensurate with allocentric limb visible and occluded trials (which did not differ). Accordingly, we propose that the presence of limb vision in a target-directed task affords an online mode of control supported via 'fast' visuomotor networks. In contrast, the absence of limb vision or presence of allocentrically defined endpoints is proposed to render a primarily slow and offline mode of cognitive control mediated via visuoperceptual networks.Acknowledgments: Natural Science and Engineering Council of Canada
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».