The Use of Direct Current Stimulation to Investigate the Role of Each Hemisphere in Motor Learning of Reaching Task
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Transcranial Direct Current Stimulation (tDCS) can improve or impair the function of the brain.This has turned tDCS into a tool that can be used for evaluation of hemispheric specialization in motor programming and final position accuracy, as components of motor control and learning.Materials and Methods: Two different studies were designed.53 male students (21.34±1.61years) and 43 male students (20.442±1.578years) were participated in the first and second studies, respectively.Participants were randomly assigned into four groups.C3 /C4 and F3/F4 areas were stimulated with the 2mA current in the first and second studies, respectively.The Repeated Measure test was used to analyze data.Results: In the first experiment, left M1 group (left anode/right cathode stimulation) significantly improved motor programming compared to the other groups.In the second experiment, the right dorsolateral prefrontal cortex group (right cathode/left anode) significantly decreased final position accuracy compared to the other groups.Conclusion:Our data suggested that the left hemisphere is specialized for motor programming whereas the right hemisphere is specialized for final position accuracy.These results are interpretable with hybrid motor control hypothesis.
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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 | 0,000 |
| 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 ».