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Enregistrement W4386135542 · doi:10.1162/imag_a_00016

Cortical changes during the learning of sequences of simultaneous finger presses

2023· article· en· W4386135542 sur OpenAlexaff
Benjamín Garzón, Gunther Helms, Hampus Olsson, Claudio Brozzoli, Fredrik Ullén, Jörn Diedrichsen, Martin Lövdén

Notice bibliographique

RevueImaging Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensActuaWestern University
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetAgence Nationale de la RechercheJames S. McDonnell Foundation
Mots-clésNeuroimagingSimilarity (geometry)PsychologyBrain activity and meditationNeurosciencePremotor cortexAudiologyPhysical medicine and rehabilitationElectroencephalographyMedicineArtificial intelligenceComputer scienceAnatomyDorsum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The cortical alterations underpinning the acquisition of motor skills remain debated. In this longitudinal study in younger adults, we acquired performance and neuroimaging (7 T MRI) measures weekly over the course of 6 weeks to investigate neural changes associated with learning sequences of simultaneous finger presses executed with the non-dominant hand. Both the intervention group (n = 33), which practiced the finger sequences at home, and the control group (n = 30, no home practice) showed general performance improvements, but performance improved more and became more consistent for sequences that were intensively trained by the intervention group, relative to those that were not. Brain activity for trained sequences decreased compared with untrained sequences in the bilateral parietal and premotor cortices. No training-related changes in the primary sensorimotor areas were detected. The similarity of activation patterns between trained and untrained sequences decreased in secondary, but not primary, sensorimotor areas, while the similarity of the activation patterns between different trained sequences did not show reliable changes. Neither the variability of activation patterns across trials, nor the estimates of brain structure displayed practice-related changes that reached statistical significance. Overall, the main correlate of learning configural sequences was a reduction in brain activity in secondary motor areas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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