Virtual hand actions show behavioral and neural signatures of right-handedness
Notice bibliographique
Résumé
Since the advent of virtual reality and video games, people are increasingly performing actions using avatars in simulated environments. We wondered whether such virtual actions with an avatar’s body evoke the same behaviors and neural correlates as real actions with one’s own body. We developed a video game in which a virtual right or left hand, seen from a first-person perspective, could reach to grasp and move a ball from one location to another during functional magnetic imaging (fMRI). In a Play condition, right-handed participants (n=25) used either their right or left hand to control the avatar’s left or right hand using a game controller (joystick/trigger). In a Watch condition, participants were instructed not to use the controller and simply watch a replay of a previous Play run. Behaviorally, participants were more accurate at dropping the ball on a target when using their virtual right vs. left hand, irrespective of the controlling hand used, suggesting that hand dominance in the virtual environment may reflect the hand dominance of the player. Neurally, as expected during Play, we found activation contralateral to the controlling hand. More interestingly, during Watch, we also found higher activation for actions with the virtual left vs. right hand in the right hemisphere. Specifically, virtual left hand actions evoked more right-hemisphere activation in regions in both the ventral stream (the hand area of lateral occipitotemporal cortex) and dorsal stream (reach-selective areas in superior parieto-occipital cortex, superior parietal cortex, and dorsal premotor cortex). Surprisingly, even though right-hand dominance is thought to be a feature of the motor system, our results suggest that even the mere appearance of the hand – whether it looks like a left or a right hand – affects virtual hand actions and their neural correlates.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».