Seeing your own or someone else's hand moving in accordance with your action: The neural interaction of agency and hand identity
Notice bibliographique
Résumé
Forward models can predict sensory consequences of self-action, which is reflected by less neural processing for actively than passively generated sensory inputs (BOLD suppression effect). However, it remains open whether forward models take the identity of a moving body part into account when predicting the sensory consequences of an action. In the current study, fMRI was used to investigate the neural correlates of active and passive hand movements during which participants saw either an on-line display of their own hand or someone else's hand moving in accordance with their movement. Participants had to detect delays (0-417 ms) between their movement and the displays. Analyses revealed reduced activation in sensory areas and higher delay detection thresholds for active versus passive movements. Furthermore, there was increased activation in the hippocampus, the amygdala, and the middle temporal gyrus when someone else's hand was seen. Most importantly, in posterior parietal (angular gyrus and precuneus), frontal (middle, superior, and medial frontal gyrus), and temporal (middle temporal gyrus) regions, suppression for actively versus passively generated feedback was stronger when participants were viewing their own compared to someone else's hand. Our results suggest that forward models can take hand identity into account when predicting sensory action consequences.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».