Spinal stretch reflexes support efficient control of reaching
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efficiently controlling the movement of our hand requires coordinating the motion of multiple joints of the arm. Although it is widely assumed that this type of efficient control is implemented by processing that occurs in the cerebral cortex and brain stem, recent work has shown that spinal circuits can generate efficient motor output that supports keeping the hand in a static location. Here, we show that a spinal pathway can also efficiently control the hand during reaching. In our first experiment we applied multi-joint mechanical perturbations to participant’s elbow and wrist as they began reaching towards a target. We found that spinal stretch reflexes evoked in elbow muscles were not proportional to how much the elbow muscles were stretched but instead were efficiently scaled to the hand’s distance from the target. In our second experiment we applied the same elbow and wrist perturbations but had participants change how they grasped the manipulandum, diametrically altering how the same wrist perturbation moved the hand relative to the reach target. We found that changing the arm’s orientation diametrically altered how spinal reflexes in the elbow muscles were evoked, and in such a way that were again efficiently scaled to the hand’s distance from the target. These findings demonstrate that spinal circuits can help efficiently control the hand during dynamic reaching actions, and show that efficient and flexible motor control is not exclusively dependent on processing that occurs within supraspinal regions of the nervous system.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».