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Enregistrement W2972861903 · doi:10.1101/765180

Single-trial dynamics of competing reach plans in the human motor periphery

2019· preprint· en· W2972861903 sur OpenAlexafffund
Luc P. J. Selen, Brian D. Corneil, W. Pieter Medendorp

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTask (project management)Competition (biology)Saccadic maskingMovement (music)Dynamics (music)PsychologyMotor programEye movementPhysical medicine and rehabilitationMotor controlMotor systemComputer scienceCognitive psychologyNeuroscienceCommunicationPhysicsBiologyEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Contemporary motor control theories propose competition between multiple motor plans before the winning command is executed. While most competitions are completed prior to movement onset, movements are often initiated before the competition has been resolved. An example of this is saccadic averaging, wherein the eyes land at an intermediate location between two visual targets. Behavioral and neurophysiological signatures of competing motor commands have also been reported for reaching movements, but debate remains about whether such signatures attest to an unresolved competition, arise from averaging across many trials, or reflect a strategy to optimize behavior given task constraints. Here, we recorded electromyographic activity from an upper limb muscle (m. pectoralis) while twelve (8 female) participants performed an immediate response reach task, freely choosing between one of two identical and suddenly presented visual targets. On each trial, muscle recruitment showed two distinct phases of directionally-tuned activity. In the first wave, time-locked ~100 ms of target presentation, muscle activity was clearly influenced by the non-chosen target, reflecting a competition between reach commands that was biased in favor of the ultimately chosen target. This resulted in an initial movement intermediate between the two targets. In contrast, the second wave, time-locked to voluntary reach onset, was not biased toward the non-chosen target, showing that the competition between targets was resolved. Instead, this wave of activity compensated for the averaging induced by the first wave. Thus, single-trial analysis reveals an evolution in how the non-chosen target differentially influences the first and second wave of muscle activity. SIGNIFICANCE STATEMENT Contemporary theories of motor control suggest that multiple motor plans compete for selection before the winning command is executed. Evidence for this is found in intermediate reach movements towards two potential target locations, but recent findings have challenged this notion by arguing that intermediate reaching movements reflect an optimal response strategy. By examining upper limb muscle recruitment during a free-choice reach task, we show early recruitment of a sub-optimal averaged motor command to the two targets that subsequently transitions to a single motor command that compensates for the initially averaged motor command. Recording limb muscle activity permits single-trial resolution of the dynamic influence of the non-chosen target through time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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