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Enregistrement W3115728603 · doi:10.1101/2020.12.23.424150

Shared population-level dynamics in monkey premotor cortex during solo action, joint action and action observation

2020· preprint· en· W3115728603 sur OpenAlexaff
Giovanni Pezzulo, Francesco Donnarumma, Simone Ferrari-Toniolo, Paul Cisek, Alexandra Battaglia‐Mayer

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaEuropean Commission
Mots-clésPremotor cortexMirror neuronPopulationJoystickNeuroscienceComputer scienceDynamics (music)Task (project management)Action (physics)PsychologyDorsumCommunicationArtificial intelligenceSimulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Studies of neural population dynamics of cell activity from monkey motor areas during reaching show that it mostly represents the generation and timing of motor behavior. We compared neural dynamics in dorsal premotor cortex (PMd) during the performance of a visuomotor task executed individually or cooperatively and during an observation task. In the visuomotor conditions, monkeys applied isometric forces on a joystick to guide a visual cursor in different directions, either alone or jointly with a conspecific. In the observation condition, they observed the cursor’s motion guided by the partner. We found that in PMd neural dynamics were widely shared across action execution and observation, with cursor motion directions more accurately discriminated than task types. This suggests that PMd encodes spatial aspects irrespective of specific behavioral demands. Furthermore, our results suggest that largest components of premotor population dynamics, which have previously been suggested to reflect a transformation from planning to movement execution, may rather reflect higher cognitive-motor processes, such as the covert representation of actions and goals shared across tasks that require movement and those that do not. HIGHLIGHTS In PMd neural dynamics is shared across action execution and mere observation Task directional features are more accurately discriminated than action types Spatial aspects are encoded in PMd independently from specific behavioral demands PMd dynamics largely reflect higher cognitive-motor processes rather than strictly motor-related functions

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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