Notice bibliographique
Résumé
Skilled motor ability depends on efficiently integrating sensory afference into the appropriate motor commands. Afferent inhibition provides a valuable tool to probe the procedural and declarative influence over sensorimotor integration during skilled motor actions. This manuscript describes the methodology and contributions of short-latency afferent inhibition (SAI) for understanding sensorimotor integration. SAI quantifies the effect of a convergent afferent volley on the corticospinal motor output evoked by transcranial magnetic stimulation (TMS). The afferent volley is triggered by the electrical stimulation of a peripheral nerve. The TMS stimulus is delivered to a location over the primary motor cortex that elicits a reliable motor-evoked response in a muscle served by that afferent nerve. The extent of inhibition in the motor-evoked response reflects the magnitude of the afferent volley converging on the motor cortex and involves central GABAergic and cholinergic contributions. The cholinergic involvement in SAI makes SAI a possible marker of declarative-procedural interactions in sensorimotor performance and learning. More recently, studies have begun manipulating the TMS current direction in SAI to tease apart the functional significance of distinct sensorimotor circuits in the primary motor cortex for skilled motor actions. The ability to control additional pulse parameters (e.g., the pulse width) with state-of-the-art controllable pulse parameter TMS (cTMS) has enhanced the selectivity of the sensorimotor circuits probed by the TMS stimulus and provided an opportunity to create more refined models of sensorimotor control and learning. Therefore, the current manuscript focuses on SAI assessment using cTMS. However, the principles outlined here also apply to SAI assessed using conventional fixed pulse width TMS stimulators and other forms of afferent inhibition, such as long-latency afferent inhibition (LAI).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,387 | 0,286 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».