Beta-band power is an index of multisensory weighting during self-motion perception
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Human self-motion perception largely relies on the integration of the visual, vestibular and proprioceptive systems. Much behavioral research has been conducted in order to understand this integration process; however, little is known about the online processes in humans during self-motion perception. Of the few studies to physically move human participants with full-body motion while recording the brain, most have used EEG due to its relative mobility. Past research provides evidence that multisensory self-motion perception elicits theta, alpha, and beta oscillations. It is important, however, to understand the individual contribution of each sense to fully understand how these oscillatory frequencies contribute to self-motion perception. To our knowledge, there has yet to be a study that directly compares the EEG correlates of visual self-motion with a no-motion physical input, versus physical-self motion with a no-motion visual input. We recorded event-related spectral power within a motion simulator controlled by a MOOG Stewart platform. Participants were given a visual or physical stimulus and made heading direction judgments. Compared to physical-only trials, visual-only trials produced earlier theta ERS and alpha ERD early in the trial, and more robust beta ERS late in the trial. We suggest beta-band power is likely associated with the process of visual-vestibular weighting. Moreover, within the right motor area, we found differences in theta power associated with left versus right headings. Theta ERS in the right motor area appears to be associated with heading processing for both the visual and vestibular systems but is minimally affected by multisensory weighting.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 découle