Distinct patterns of cortical manifold expansion and contraction underlie human sensorimotor adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Sensorimotor learning is a dynamic, systems-level process that involves the combined action of multiple neural systems distributed across the brain. Although we understand a great deal about the specialized cortical systems that support specific components of action (such as reaching), we know less about how cortical systems function in a coordinated manner to facilitate adaptive behaviour. To address this gap in knowledge, our study measured human brain activity using functional MRI (fMRI) while participants performed a classic sensorimotor adaptation task, and used a manifold learning approach to describe how behavioural changes during adaptation relate to changes in the landscape of cortical activity. During early adaptation, we found that areas in parietal and premotor cortex exhibited significant contraction along the cortical manifold, which was associated with their increased covariance with regions in higher-order association cortex, including both the default mode and fronto-parietal networks. By contrast, during late adaptation, when visuomotor errors had been largely reduced, we observed a significant expansion of visual cortex along the cortical manifold, which was associated with its reduced covariance with association cortex and its increased intraconnectivity. Lastly, we found that individuals who learned more rapidly exhibited greater covariance between regions in the sensorimotor and association cortices during early adaptation. Together, these findings are consistent with a view that sensorimotor adaptation depends on changes in the integration and segregation of neural activity across more specialized regions of unimodal cortex with regions in association cortex implicated in higher-order processes. More generally, they lend support to an emerging line of evidence implicating regions of the default mode network in task-based performance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».