Perceptual-Cognitive Integration for Goal-Directed Action in Naturalistic Environments
Notice bibliographique
Résumé
Real-world actions require one to simultaneously perceive, think, and act on the surrounding world, requiring the integration of (bottom-up) sensory information and (top-down) cognitive and motor signals. Studying these processes involves the intellectual challenge of cutting across traditional neuroscience silos, and the technical challenge of recording data in uncontrolled natural environments. However, recent advances in techniques, such as neuroimaging, virtual reality, and motion tracking, allow one to address these issues in naturalistic environments for both healthy participants and clinical populations. In this review, we survey six topics in which naturalistic approaches have advanced both our fundamental understanding of brain function and how neurologic deficits influence goal-directed, coordinated action in naturalistic environments. The first part conveys fundamental neuroscience mechanisms related to visuospatial coding for action, adaptive eye-hand coordination, and visuomotor integration for manual interception. The second part discusses applications of such knowledge to neurologic deficits, specifically, steering in the presence of cortical blindness, impact of stroke on visual-proprioceptive integration, and impact of visual search and working memory deficits. This translational approach-extending knowledge from lab to rehab-provides new insights into the complex interplay between perceptual, motor, and cognitive control in naturalistic tasks that are relevant for both basic and clinical research.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».