Linking Signal Relevancy and Intensity in Predictive Tactile Suppression
Notice bibliographique
Résumé
, relies on a mechanism that uses an efference copy of motor commands to help select relevant aspects of incoming sensory signals. We investigated whether tactile suppression is modulated by (a) the task-relevancy of the predicted consequences of movement and (b) the intensity of related somatosensory feedback signals. Participants reached to a target region in the air in front of a screen; visual or tactile feedback indicated the reach was successful. Furthermore, tactile feedback intensity (strong vs. weak) varied across two groups of participants. We measured tactile suppression by comparing detection thresholds for a probing vibration applied to the finger either early or late during reach and at rest. As expected, we found an overall decrease in late-reach suppression, as no touch was involved at the end of the reach. We observed an increase in the degree of tactile suppression when strong tactile feedback was given at the end of the reach, compared to when weak tactile feedback or visual feedback was given. Our results suggest that the extent of tactile suppression can be adapted to different demands of somatosensory processing. Downregulation of this mechanism is invoked only when the consequences of missing a weak movement sequence are severe for the task. The decisive factor for the presence of tactile suppression seems not to be the predicted action effect as such, but the need to detect and process anticipated feedback signals occurring during movement.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».