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Enregistrement W4306407854 · doi:10.1111/psyp.14194

Bilateral motor cortex functional differences in left‐handed approaching–avoiding behavior

2022· article· en· W4306407854 sur OpenAlexaff
Xue Xia, Yan‐Ling Pi, Jing Xia, Yansong Li, Qingde Shi, Jian Zhang, Xiao-Ying Tan

Notice bibliographique

RevuePsychophysiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationPsychologyStimulus (psychology)Motor cortexNeuroscienceNeurophysiologyPrimary motor cortexStimulationAudiologyMotor systemCognitive psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automatic action tendencies occur at behavioral and neurophysiological levels during task performance with the dominant right hand, with shorter reaction times (RTs) and higher excitability of the contralateral primary motor cortex (M1) during automatic vs. regulated behavior. However, effects associated with the non-dominant left-hand in approaching-avoiding behavior remain unclear. Here, we used transcranial magnetic stimulation during the performance by 18 participants of an approaching-avoiding task using the non-dominant left hand. Single-pulse transcranial magnetic stimulation was applied over left or right M1 at 150 and 300 ms after the onset of an emotional stimulus. RTs and motor-evoked potentials (MEPs) were recorded. Significant automatic action tendencies were observed at the behavioral level. Higher MEP amplitudes were detected 150 ms after stimulus onset from the right hand (non-task hand, corresponding to left M1) during regulated behavior compared with during automatic behavior. However, no significant modulation was found for MEP amplitudes from the left hand (task hand, corresponding to right M1). These findings suggested that left M1 may play a principal role in the early phase of mediating left-handed movement toward an emotional stimulus.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,207 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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