Are reaching and grasping effector-independent? Similarities and differences in reaching and grasping kinematics between the hand and foot
Notice bibliographique
Résumé
While reaching and grasping are highly prevalent manual actions, neuroimaging studies provide evidence that their neural representations may be shared between different body parts, i.e., effectors. If these actions are guided by effector-independent mechanisms, similar kinematics should be observed when the action is performed by the hand or by a cortically remote and less experienced effector, such as the foot. We tested this hypothesis with two characteristic components of action: the initial ballistic stage of reaching, and the preshaping of the digits during grasping based on object size. We examined if these kinematic features reflect effector-independent mechanisms by asking participants to reach toward and to grasp objects of different widths with their hand and foot. First, during both reaching and grasping, the velocity profile up to peak velocity matched between the hand and the foot, indicating a shared ballistic acceleration phase. Second, maximum grip aperture and time of maximum grip aperture of grasping increased with object size for both effectors, indicating encoding of object size during transport. Differences between the hand and foot were found in the deceleration phase and time of maximum grip aperture, likely due to biomechanical differences and the participants' inexperience with foot actions. These findings provide evidence for effector-independent visuomotor mechanisms of reaching and grasping that generalize across body parts.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».