Notice bibliographique
Résumé
To ensure optimal accuracy of motor behaviour across development and ageing, the relationship between sensory input and motor output must be calibrated, a process called sensorimotor adaptation. It has long been thought that sensorimotor adaptation is driven by cerebellar-based sensory prediction errors (i.e., mismatch between predicted and actual sensory consequences of movement). More recently, there has been increasing support for the possibility that target errors (i.e., missing the intended target) also contribute to adaptation. In spite of considerable behavioural and modeling work, the neural mechanisms involved in the processing of these different types of errors remain unclear. In this light, a recent focus of our lab has been to characterize the neocortical manifestations of prediction errors and target errors in the context of reach adaptation using electroencephalography (EEG). I will first present data showing that the parietal response to visual reafferent feedback from the moving limb is increased when the timing or direction of feedback is experimentally manipulated, suggesting that parietal areas contribute to the processing of prediction errors. I will then present results showing that oscillatory power in the theta-band (4-7 Hz) over mid-frontal regions is increased following target errors, and more so when they are associated with monetary punishments. Overall, this work identifies distinct markers of prediction errors and target errors during sensorimotor adaptation, providing possible targets for neurostimulation approaches destined to optimize human motor learning and performance.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».