The role of the cerebellum in adaptation: ALE meta‐analyses on sensory feedback error
Notice bibliographique
Résumé
It is widely accepted that unexpected sensory consequences of self-action engage the cerebellum. However, we currently lack consensus on where in the cerebellum, we find fine-grained differentiation to unexpected sensory feedback. This may result from methodological diversity in task-based human neuroimaging studies that experimentally alter the quality of self-generated sensory feedback. We gathered existing studies that manipulated sensory feedback using a variety of methodological approaches and performed activation likelihood estimation (ALE) meta-analyses. Only half of these studies reported cerebellar activation with considerable variation in spatial location. Consequently, ALE analyses did not reveal significantly increased likelihood of activation in the cerebellum despite the broad scientific consensus of the cerebellum's involvement. In light of the high degree of methodological variability in published studies, we tested for statistical dependence between methodological factors that varied across the published studies. Experiments that elicited an adaptive response to continuously altered sensory feedback more frequently reported activation in the cerebellum than those experiments that did not induce adaptation. These findings may explain the surprisingly low rate of significant cerebellar activation across brain imaging studies investigating unexpected sensory feedback. Furthermore, limitations of functional magnetic resonance imaging to probe the cerebellum could play a role as climbing fiber activity associated with feedback error processing may not be captured by it. We provide methodological recommendations that may guide future studies.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».