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Enregistrement W4283829480 · doi:10.26443/mjm.v20i2.928

Effects of Visual, Auditory, and Combined Cues on Human Movement and Brain Regions Involved in Perception Action

2022· article· en· W4283829480 sur OpenAlexvenueno aff
Kedar Mate

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperior temporal sulcusSensory cuePerceptionNeurosciencePsychologySensory systemIntraparietal sulcusAction (physics)Cognitive psychologyFunctional magnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sensory stimuli such as visual and auditory cues are important to perceive our surroundings accurately. The effects of visual, auditory, or combined cues to modulate human movements such as walking are well-reported in the neuroscience literature. To date, no comprehensive report has summarized these findings. Objective: The primary aim of this narrative review is to synthesize the literature on the interaction of visual, auditory, and combined cues of movement, as well as to present specific brain regions involved in perception-action. Methods: A comprehensive review of the literature of published scientific work was conducted using PubMed and Google Scholar. Only English language articles that reported on visual, auditory, or combined cues and human movements were selected. Literature that included biofeedback was excluded. Results: The literature suggests that visual and auditory cues have the potential to induce deviation in human movements. The posterior superior temporal sulcus and mirror neuron networks are shown to be critical in multimodal sensory integration. Conclusion: This review presents some important theoretical models and outlines the brain regions involved in sensorimotor synchronization in human movement. Individual visual, auditory, or combined cues may have the potential to develop therapeutic interventions in the rehabilitation of movement disorders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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