Neural Aspects of Prospective Control through Resonating Taus in an Interceptive Timing Task
Notice bibliographique
Résumé
High-density electroencephalography from visual and motor cortices in addition to kinematic hand and target movement recordings were used to investigate τ-coupling between brain activity patterns and physical movements in an interceptive timing task. Twelve adult participants were presented with a target car moving towards a destination at three constant accelerations, and an effector dot was available to intercept the car at the destination with a swift movement of the finger. A τ-coupling analysis was used to investigate involvement of perception and action variables at both the ecological scale of behavior and neural scale. By introducing the concept of resonance, the underlying dynamics of interceptive actions were investigated. A variety of one- and two-scale τ-coupling analyses showed significant differences in distinguishing between slow, medium, and fast target speed when car motion and finger movement, VEP and MRP brain activity, VEP and car motion, and MRP and finger movement were involved. These results suggested that the temporal structure present at the ecological scale is reflected at the neural scale. The results further showed a strong effect of target speed, indicating that τ-coupling constants k and kres increased with higher speeds of the moving target. It was concluded that τ-coupling can be considered a valuable tool when combining different types of variables at both the ecological and neural levels of analysis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».