Mapping somatosensory vs. visual targets for the online control of the unseen limb
Notice bibliographique
Résumé
When performing goal-directed upper-limb reaches to a visual target, the sensorimotor system can adjust the ongoing movement to changes in target location, even without vision of the reaching limb. These limb trajectory amendments may be based on visual information about the new target location and online somatosensory inputs from the unseen hand processed in a visual reference frame. The purpose of the present study was to determine if the sensorimotor transformations used for the online control of unseen hand movements to somatosensory targets occurs in a visual or a non-visual reference frame. Reaches were made towards a somatosensory or a visual targets that either remained stable, or changed position: before movement onset (~450 ms), or 100 ms or 200 ms after. In response to both the 100 ms and 200 ms perturbations, participants exhibited shorter correction latencies, larger correction amplitudes, and smaller endpoint errors, when reaching to somatosensory targets compared to when reaching to visual targets. These results indicate that, for the online control of somatosensory target perturbations, hand position was unlikely transformed into visual reference frame prior to the initiation of corrections.Acknowledgments: Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Canada Foundation for Innovation (CFI), Ontario Research Fund (ORF), University of Toronto
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».