The intracortical excitability changes underlying the enhancing effects of rewards and punishments on motor performance
Notice bibliographique
Résumé
Monetary rewards and punishments enhance motor performance and are associated with corticospinal excitability (CSE) increases within the motor cortex (M1) during movement preparation. However, such CSE changes have unclear origins. Based on converging evidence, one possibility is that they stem from increased glutamatergic (GLUTergic) facilitation and/or decreased type A gamma-aminobutyric acid (GABA A )-mediated inhibition within M1. To investigate this, paired-pulse transcranial magnetic stimulation was used over the left M1 to evaluate intracortical facilitation (ICF) and short intracortical inhibition (SICI), indirect assays of GLUTergic activity and GABA A -mediated inhibition, in an index finger muscle during the preparation of sequences initiated by either the right index or little finger. Behaviourally, rewards and punishments enhanced both reaction and movement time. During movement preparation, regardless of rewards or punishments, ICF increased when the index finger initiated sequences, whereas SICI decreased when both the index and little fingers initiated sequences. This finding suggests that GLUTergic activity increases in a finger -specific manner whilst GABA A -mediated inhibition decreases in a finger -unspecific manner during preparation. In parallel, both rewards and punishments non-specifically increased ICF, but only rewards non-specifically decreased SICI as compared to neutral. This suggests that to enhance performance rewards both increase GLUTergic activity and decrease GABA A -mediated inhibition, whereas punishments selectively increase GLUTergic activity. A control experiment revealed that such changes were not observed post-movement as participants processed reward and punishment feedback, indicating they were selective to movement preparation. Collectively, these results map the intracortical excitability changes in M1 by which incentives enhance motor performance.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».