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Enregistrement W3199072588 · doi:10.1523/jneurosci.0992-21.2021

Multivariate Analysis of Electrophysiological Signals Reveals the Time Course of Precision Grasps Programs: Evidence for Nonhierarchical Evolution of Grasp Control

2021· article· en· W3199072588 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésGRASPComputationMultivariate statisticsControl (management)ElectroencephalographyMotor controlMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current understanding of the neural processes underlying human grasping suggests that grasp computations involve gradients of higher to lower level representations and, relatedly, visual to motor processes. However, it is unclear whether these processes evolve in a strictly canonical manner from higher to intermediate and to lower levels given that this knowledge importantly relies on functional imaging, which lacks temporal resolution. To examine grasping in fine temporal detail here we used multivariate EEG analysis. We asked participants to grasp objects while controlling the time at which crucial elements of grasp programs were specified. We first specified the orientation with which participants should grasp objects, and only after a delay we instructed participants about which effector to use to grasp, either the right or the left hand. We also asked participants to grasp with both hands because bimanual and left-hand grasping share intermediate-level grasp representations. We observed that grasp programs evolved in a canonical manner from visual representations, which were independent of effectors to motor representations that distinguished between effectors. However, we found that intermediate representations of effectors that partially distinguished between effectors arose after representations that distinguished among all effector types. Our results show that grasp computations do not proceed in a strictly hierarchically canonical fashion, highlighting the importance of the fine temporal resolution of EEG for a comprehensive understanding of human grasp control. SIGNIFICANCE STATEMENTA long-standing assumption of the grasp computations is that grasp representations progress from higher to lower level control in a regular, or canonical, fashion. Here, we combined EEG and multivariate pattern analysis to characterize the temporal dynamics of grasp representations while participants viewed objects and were subsequently cued to execute an unimanual or bimanual grasp. Interrogation of the temporal dynamics revealed that lower level effector representations emerged before intermediate levels of grasp representations, thereby suggesting a partially noncanonical progression from higher to lower and then to intermediate level grasp control.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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